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학술대회자료
저자정보
유재성 (중앙대학교) 권영준 (중앙대학교) 윤상호 (중앙대학교) 이경재 (중앙대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
2,935 - 2,939 (5page)

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Multi-agent pathfinding (MAPF) aims to quickly find the optimal path of multiple agents while avoiding collisions. Conflict-Based Search (CBS) achieved this goal by using a constraint tree (CT). CT expands nodes containing conflict information when there is a conflict between the shortest paths of each agent found by a low-level algorithm, such as the A* algorithm. CBS finds the optimal path by searching around the nodes of CT, this is called high level process. But in complex situations where the number of agents or map size grows, the CT becomes too large to compute. To reduce the size of the CT, we propose to use a deep neural network that can generate a costmap consisting of heuristic values that are added to the low-level algorithm.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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