logicMOVE: Logické uvažování v plánování pohybu pro mnoho robotických agentů
Program
Standardní projekty
Poskytovatel
Grantová agentura České republiky
Pracoviště
Řešitelé
Kód
GA22-31346S
Období
2022 - 2024
Popis
Plánování pohybu mnoha robotických agentů (MR-MoP) je úloha, kdy je potřeba najít posloupnosti jedno-duchých pohybů pro jednotlivé robotické agenty tak, aby každý z nich splnil svůj dílčí úkol a zároveň mezi agenty nedocházelo ke kolizím. Důležitou charakteristikou úlohy je velký počet relativně jednoduchých pohyblivých robotických agentů, kteří mohou vzájemně různým způsobem fyzicky interagovat. Úloha vy-chází ze známého multi-agentního hledání cest (MAPF), ale klade větší důraz na reálné vlastnosti prostředí, ve kterém robotičtí agenti působí, tedy přímo předpokládá spojitost prostoru a času. Zohledňování spojitosti prostředí přímo v abstraktních modelech může vést k vytváření přesnějších a efektivnějších plánů. Projekt předpokládá algoritmicky přispívat na všech důležitých vrstvách abstrakce vytváření pohybových plánů pro multi-agentní systém, tedy od úrovně (diskrétního) klasického plánování, skrz (spojité) plánování pohybu, po vykonávání plánů s fyzickými roboty. Nové algoritmy budou vycházet z principů logického uvažování, zejména se budou opírat líné kompilační přístupy.
Inteligentní algoritmy pro zobecněné varianty multi-agetního hledání cest
Program
Standardní projekty
Poskytovatel
Grantová agentura České republiky
Pracoviště
Řešitelé
Kód
GA19-17966S
Období
2019 - 2021
Popis
V multi-agentním hledání cest (MAPF) je úkolem najít vzájemně nekolidující cesty v grafu pro skupinu rozlišitelných agentů. Problém MAPF představuje důležitou teoretickou výzvu a zároveň má mnoho praktických aplikací. Významného pokroku bylo v poslední době dosaženo v řešících technikách jak pro optimální, tak pro neoptimální případ problému. Tento projekt odráží vzrůstající zájem výzkumné komunity o zobecnění problému MAPF. Náš výzkum je zaměřen na studium inteligentních řešících algoritmů v několika různorodých směrech zobecňování problému MAPF, které jsou unikátní pro tento projekt. Jsou studována zobecnění v logickém vyjádření úlohy MAPF se zaměřením na složité lokální a globální podmínky založené na SAT-modulovaných teoriích (SMT). V rámci úlohy MAPF s protivníkem, kdy více týmů agentů soupeří v dosažení svých cílů, se projekt zabývá kombinací teorie her se strojovým učením. Užitečná zobecnění souvisejí také s algoritmy pro MAPF s polynomiálním časem, kde studujeme rozšíření z neorientovaných na orientované grafy.