יום ראשון, 4 באוקטובר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.AI ·

חיפוש מסלולים רב-סוכנים עם הכרה באמונות תחת אי-ודאות במפה

Belief-Aware Multi-Agent Path Finding under Map Uncertainty
חיפוש מסלולים רב-סוכנים (MAPF) מתמודד עם מציאת מסלולים חפשיים מהתנגשויות עבור סוכנים רבים בסביבה משותפת. המחקר מציג אלגוריתם MAGIC, המשתמש ב-Gaussian Markov Random Field ו-Gaussian Belief Propagation כדי להסיק מידע על מסלולים ולבנות עלויות עם תכנון MAPF סטנדרטי.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.40269v1 Announce Type: new Abstract: Multi-Agent Path Finding (MAPF) aims to find collision-free paths for multiple agents in a shared environment. Classical MAPF assumes that all static obstacles are known in advance, but real-world environments can change unexpectedly due to fallen objects, spills, or other local disturbances. When such changes are spatially correlated, an observation can inform traversability estimates beyond the observed location. Prior approaches address uncertainty in traversability through contingent plans or replanning based on direct observations, but do not leverage this spatial dependence to infer the traversability of nearby unobserved locations. As a result, they cannot use one observation to anticipate nearby unobserved obstacles that may cause cos
קרא במקור המקורי