Cooperative-ORCA*: Real-Time Proactive Deadlock Avoidance for Continuous-Space Multi-Agent Navigation
Rattachement africain : au. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Multi-Agent Path Finding (MAPF) is a problem that requires computing collision-free paths for a set of agents from their start locations to designated goal locations. The problem has broad applications in domains where teams of robots must operate in a coordinated manner. ORCA* is a real time MAPF solver that assigns for each timestep a velocity for each agent. Due to its real time nature, it is myopic to future deadlocks that result from current decisions. ORCA*-MAPF attempts to remedy this limitation by introducing fallback mechanisms when deadlocks are detected. However, post hoc interventions often introduce significant flowtime overhead. In this paper, we introduce C-ORCA* and C-ORCA*-MAPF, continuous space MAPF algorithms that incorporate agents' entire spatial trajectory and their spatial dependencies to proactively prevent deadlocks from occurring, thus avoiding the high flowtime overhead associated with post hoc corrections in ORCA*-MAPF. The C-ORCA* family of algorithms significantly outperform previous state-of-the-art in terms of solve rate, runtime, and flowtime.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Cooperative-ORCA*: Real-Time Proactive Deadlock Avoidance for Continuous-Space Multi-Agent Navigation
- Date Crossref
- 14/08/2026
- Éditeur
- Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Australian Regenerative Medicine Institute pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Monash University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Australian Regenerative Medicine Institute et Monash University.
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