研究課題
グラフ上のエージェント群に衝突のない経路を与えるマルチエージェント経路計画問題（MAPF）を対象として、高速かつエージェント数に対してスケーラブルな準最適アルゴリズムの開発を行った。また、計画時間が限られた状況でも高品質にMAPFを解くため、経路計画の逐次改善フレームワークの開発を行った。加えて、ドローン群のパターン形成などに役立つ、ターゲット割当と衝突のない経路計画を同時に行う高速・スケーラブルで完全な準最適アルゴリズムの開発を行った。これらの開発手法はMAPF分野でよく使用されるベンチマークを用いて評価を行い、スケーラビリティや解性能（エージェントの総移動時間など）、計画に要した時間などの観点から既存手法と比較して有用性を示した。上記とは別に、ロボット群の非同期性に由来するプランニングと実行のリアリティギャップ（時間に関する不確実性）に対処するため、経路計画のロバストな実行手法に関する研究を行い、アルゴリズム開発や新規問題の定式化・理論解析を進めた。また、環境によるロボット群支援の概念実証を目的としたマルチロボットシステムのプラットフォーム開発を進めて、実ロボット群を用いた実証実験の用意を整えた。各成果は論文にまとめ、国際的に権威ある人工知能・ロボティクス分野の学会に投稿した。うち何件かは発表済みである（AAAI-21など）。随時国内会議でも研究成果の発表を行った。作成したソフトウェアはオープンソースとして公開している。
2: おおむね順調に進展している
当初計画に従い, 経路計画アルゴリズムの開発とマルチロボットプラットフォーム開発を行い, 順調に成果をあげている.
引き続き経路計画アルゴリズムの開発と実機デモのための計画実行手法の研究に取組む.
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すべて 雑誌論文 (2件) (うち国際共著 2件、 査読あり 2件、 オープンアクセス 2件) 学会発表 (1件) 備考 (2件) 産業財産権 (1件)
Proc. AAAI Conf. on Artificial Intelligence (AAAI)
巻: 35(13) ページ: 11299-11307
IJCAI Workshop on Multi-Agent Path Finidng (WoMAPF)
巻: - ページ: 1-9
https://kei18.github.io/pibt/
https://kei18.github.io/time-independent-planning/
