전체 글44 [논문리뷰] Improving LaCAM for Scalable Eventually Optimal Multi-Agent Pathfinding. In Proceedings of International Joint Conference on Artificial Intelligence Lacam2의 핵심 내용Lacam2라고도 불리는 Improving Lacam입니다.대규모 로봇의 경로계산을 위한 MAPF알고리즘이며, PIBT와 Lacam논문을 읽어야 이해할 수 있습니다. 왜냐면 Lacam2의 컨트리뷰션은1. Lacam을 Anytime형식으로 개량2. PIBT결과물인 Configuration 초기 산출속도 개선이거든요. 사실상 기존 Lacam의 성능과 편의성을 끌어올린 기술적 논문이라고 보면 될것같습니다. Lacam2의 원리자 그럼 어떻게 Lacam를 Anytime으로 개량할 수 있었을까요(Lacam과 PIBT에 대한 내용은 생략하겠습니다.. 이전포스트에서 다뤄졌기도 하고 내용이많아서.) Lacam2가 Lacam과 다른 두가지 요소는 아래와 같습니다.1. Lacam2는 목표 Con.. 2025. 4. 11. [논문리뷰] LaCAM: Search-Based Algorithm for Quick Multi-Agent Pathfnding Lacam은 PIBT 기반의 MAPF 알고리즘입니다.널리 사용되는 2레벨 구조를 가지고있지만,모든 경우를 탐색하며 최적의 경로를 찾는 다른 MAPF와는 다르게 유망한 분기에 대해서만 탐색을 확장하는 독특한 방법으로 최적성의 정점을 찍은 MAPF입니다. 이전 논문인 PIBT와 유사하게 대규모 로봇의 실시간 경로생성을 위해 최적성과 연산량을 교환한 MAPF이며, 가성비가 상당히 좋아서 훌륭하다는 평가를 받는 MAPF중 하나입니다. Lacam의 동작 원리 Lacam은 2레벨 구조를 가지고있습니다.High-level은 Configuration을 넓이우선방식으로 탐색합니다. 여기서 Configuration은 특정 시간대의 모든 로봇 위치를 뜻합니다.low-level은 High-level에서 가장 위에.. 2025. 4. 11. Priority Inheritance with Backtrackingfor Iterative Multi-agent Path Finding 논문리뷰 PIBT란 무엇인가PIBT는 대규모 에이전트의 실시간 경로생성을 위해 설계된 알고리즘입니다. 기존 알고리즘들은 연산량의 한계때문에 대규모&실시간 경로생성이 불가능했는데,PIBT는 최적성을 포기하고 연산량을 크게 낮춰 수천대의 로봇경로를 실시간으로 생성가능합니다. 결국 최적성과 연산량의 trade-off인데, 줄어든 최적성에 비해 엄청난 연산량을 감소시켜 주목받았습니다. PIBT가 지적한 한계PIBT는 논문의 첫장부터 "one-shot" 알고리즘들의 한계를 서술했는데요, 원샷알고리즘은* 모든 로봇이 동시에 움직임을 시작* 모든 로봇이 각자의 목적지를 동시에 입력받음을 전제로 수행되는 알고리즘입니다. 하지만 실제로 MAPF를 사용하는 현장에서는, 모든 로봇들의 상태도 다르고 명령이 입력되는 시간도 다르며,.. 2025. 4. 9. 물류센터 환경에서 가장 좋은 MAPF 모델은 무엇인가? Which MAPF Model Works Best for Automated Warehousing? 라는 이름의 논문이 있어서 읽어봤습니다. 제조물류 환경에서 로봇을 운용하는 업무를 하고있기때문에, 제목을 보자마자 읽고싶은 생각이 났죠. VARAMBALLY, Sumanth; LI, Jiaoyang; KOENIG, Sven. Which MAPF Model Works Best for Automated Warehousing?. In: Proceedings of the International Symposium on Combinatorial Search. 2022. p. 190-198. Abstract MAPF의 대부분의 연구는 로봇 동역학을 단순화시킨 후 최적&최고의 품질의 경로를 찾는것을 목적으로 합니다... 2025. 3. 23. [HDL Localization 사용설명서] 소스코드 상세 설명 (3) 앞 장에서는 패키지의 전체 구조와 개별 모듈의 역할을 확인했다. 본 장에서는 각 모듈마다 핵심적인 역할을 하는 소스코드를 설명한다. 5. 주요 소스코드 분석 5.1.1 hdl_localization_nodelet.cpp Class : HdlLocalizationNodelet public onInit Callback imu_callback points_callback globalmap_callback initailpose_callback Publish publish_odometry publish_scan_matching_status 위와 같은 메소드를 가지고있다. 메소드 이름만 보면 구조가 이해되는 직관적인 구성이다. 핵심 알고리즘은 LiDAR로부터 데이터를 받는 points_callback 함수에서 수행.. 2023. 5. 4. [HDL Localization 사용설명서] 전체 아키텍쳐 및 구성요소 (2) 앞 장에서는 패키지에 대한 기본적인 설명이나 동작 원리에 대해서 기술했다. 본 장에서는 해당 ROS 패키지가 어떤 구조를 가지고있으며, 각각을 구성하는 모듈들은 어떤 역할을 하는지 기술한다. 3. 패키지 개요 3.1 패키지 구성 의존 라이브러리 PCL (Point Cloud Library - pcd 핸들링 라이브러리) OpenMP (C/C++ 기반 CPU 병렬처리 라이브러리) 필요 패키지 pcl_ros (ros 환경에서 PCL을 활용하기 위해 필요) ndt_omp (Scan matching 알고리즘) fast_gicp (Scan matching 알고리즘2) hdl_global_localization (전역 환경에서 relocalize하기위해 사용) PCL 알고리즘은 포인트클라우드를 다루기 위한 라이브러리.. 2023. 5. 4. 이전 1 2 3 4 ··· 8 다음
