Simulation of Centralized Algorithms for Multi-Agent Path Finding on Real Robots

Abstract

Simulace řešení multi-agentího hledání cest je nezbytná pro výzkum, ale také pro demonstrace v akademickém prostředí. Většinou se simulace pouze zobrazuje na obrazovce bez použití robotických agentů. Používají-li se roboty, obdrží posloupnost příkazů, které potřebují provést, nebo příkazy obdrží postupně, aby správně sledovaly své naplánované cesty. Tato práce navrhuje nový přístup k simulaci centralizovaných multi-agentných algoritmů pro hledání cest na fyzických agentech s názvem ESO-Nav. V tomhle přístupu agenti nejsou součástí plánovacího procesu, ani nemají o svých cestách žádné informace. Agenti mají jednoduché předdefinované chování v prostředí, v kterém navigují na základě jeho podnetů. Pro skupinu robotů Ozobot Evo byl implementován funkční prototyp simulátoru, který využívá tento nový přístup.The simulation of multi-agent pathfinding solutions is essential for research but also in educational demonstrations. Most of the time, the simulation is only displayed on a screen without the use of robotic agents. If robots are used, they get a sequence of commands they need to execute, or they receive the commands gradually, to follow their planned paths correctly. This work proposes a novel approach to simulation of centralized multi-agent pathfinding algorithms on physical agents called ESO-Nav. In this approach, the agents are not part of the planning process, nor do they have any information about their paths. The agents have a simple predetermined behavior in an environment and navigate in it based on the environment outputs. A working prototype of a simulator that utilizes this novel approach was implemented for a group of Ozobot Evo robots