Efficient Declarative Solutions in Picat for Optimal Multi-Agent Pathfinding

The multi-agent pathfinding (MAPF) problem has attracted considerable attention because of its relation to practical applications. The majority of solutions for MAPF are algorithmic. Recently, declarative solutions that reduce MAPF to encodings for off-the-shelf solvers have achieved remarkable success. We present a constraint-based declarative model for MAPF, together with its implementation in Picat, which uses SAT and MIP. We consider both the makespan and the sum-of-costs objectives, and propose a preprocessing technique for improving the performance of the model. Experimental results show that the implementation using SAT is highly competitive. We also analyze the high performance of the SAT solution by relating it to the SAT encoding algorithms that are used in the Picat compiler

Simulation of Centralized Algorithms for Multi-Agent Path Finding on Real Robots

Simulace řešení multi-agentího hledání cest je nezbytná pro výzkum, ale také pro demonstrace v akademickém prostředí. Většinou se simulace pouze zobrazuje na obrazovce bez použití robotických agentů. Používají-li se roboty, obdrží posloupnost příkazů, které potřebují provést, nebo příkazy obdrží postupně, aby správně sledovaly své naplánované cesty. Tato práce navrhuje nový přístup k simulaci centralizovaných multi-agentných algoritmů pro hledání cest na fyzických agentech s názvem ESO-Nav. V tomhle přístupu agenti nejsou součástí plánovacího procesu, ani nemají o svých cestách žádné informace. Agenti mají jednoduché předdefinované chování v prostředí, v kterém navigují na základě jeho podnetů. Pro skupinu robotů Ozobot Evo byl implementován funkční prototyp simulátoru, který využívá tento nový přístup.The simulation of multi-agent pathfinding solutions is essential for research but also in educational demonstrations. Most of the time, the simulation is only displayed on a screen without the use of robotic agents. If robots are used, they get a sequence of commands they need to execute, or they receive the commands gradually, to follow their planned paths correctly. This work proposes a novel approach to simulation of centralized multi-agent pathfinding algorithms on physical agents called ESO-Nav. In this approach, the agents are not part of the planning process, nor do they have any information about their paths. The agents have a simple predetermined behavior in an environment and navigate in it based on the environment outputs. A working prototype of a simulator that utilizes this novel approach was implemented for a group of Ozobot Evo robots

Proceedings of the 2022 XCSP3 Competition

This document represents the proceedings of the 2022 XCSP3 Competition. The results of this competition of constraint solvers were presented at FLOC (Federated Logic Conference) 2022 Olympic Games, held in Haifa, Israel from 31th July 2022 to 7th August, 2022.Comment: arXiv admin note: text overlap with arXiv:1901.0183

Multi-Agent Pathfinding in Mixed Discrete-Continuous Time and Space

In the multi-agent pathfinding (MAPF) problem, agents must move from their current locations to their individual destinations while avoiding collisions. Ideally, agents move to their destinations as quickly and efficiently as possible. MAPF has many real-world applications such as navigation, warehouse automation, package delivery and games. Coordination of agents is necessary in order to avoid conflicts, however, it can be very computationally expensive to find mutually conflict-free paths for multiple agents – especially as the number of agents is increased. Existing state-ofthe- art algorithms have been focused on simplified problems on grids where agents have no shape or volume, and each action executed by the agents have the same duration, resulting in simplified collision detection and synchronous, timed execution. In the real world agents have a shape, and usually execute actions with variable duration. This thesis re-formulates the MAPF problem definition for continuous actions, designates specific techniques for continuous-time collision detection, re-formulates two popular algorithms for continuous actions and formulates a new algorithm called Conflict-Based Increasing Cost Search (CBICS) for continuous actions

Probe arm motion techniques for miradas multi-object spectrograph

Desde tiempos remotos, los humanos se han sentido atraídos por los objetos brillantes que pueblan el cielo. A pesar de lo mucho que sabemos actualmente sobre ellos, quedan por desentrañar varios misterios que aún esconde la Vía Láctea. ¿Cómo se formó? ¿Cómo ha cambiado a través del tiempo? Estas son sólo dos de las múltiples preguntas para las que la astrofísica moderna no tiene respuesta. Los científicos han estado construyendo diferentes modelos que intentan simular la evolución de nuestra galaxia. Sin embargo, muchas más observaciones son necesarias para poder dar valores razonables a las diversas variables presentes en esos modelos. Fruto de esta búsqueda, en las últimas décadas se han destinado muchos esfuerzos al desarrollo de nuevas instalaciones de espectroscopía multi-objeto. El Mid-resolution InfRAreD Astronomical Spectrograph (MIRADAS) es un espectrógrafo Echelle multi-objeto en el infrarrojo cercano para el Gran Telescopio Canarias (GTC) diseñado por un consorcio internacional. Gracias a su potente resolución y a su capacidad de multiplexación, este instrumento será clave para abordar algunos de los principales desafíos científicos de las siguientes décadas. MIRADAS, con la ayuda de sus 12 unidades autónomas de campo integral, observará simultáneamente hasta 12 objetivos celestes ubicados en distintos puntos del cielo. Cada una de estas unidades opto-mecánicos tiene la forma de un brazo robótico. Las estructuras de estos dispositivos han estado especialmente concebidas para: (i) asegurar la simplicidad del camino óptico (ii) ofrecer un gran grado de estabilidad cuando el brazo trabaje invertido. Pero, desafortunadamente, el costo de este diseño se traduce en un comportamiento del brazo complejo y nada intuitivo. En esta tesis, incluimos un estudio exhaustivo del brazo robótico de MIRADAS. En concreto, se presenta un modelo matemático, así como soluciones para los problemas de cinemática directa e inversa. Además, también se analizan las particularidades que limitan su movimiento. Primero, se estudia su espacio de articular y las regiones prohibidas del mismo debido a la naturaleza del brazo. En segundo lugar, se aborda como la incapacidad de interpolación de los controladores que gobiernan los actuadores afecta a la generación de trayectorias. Finalmente, se discuten varias estrategias de patrullaje, prestando especial atención a sus ventajas y puntos débiles. Por otro lado, los brazos de MIRADAS están distribuidos alrededor de una plataforma circular en la que no hay mucho espacio. Así pues, con el fin adquirir los objetivos requeridos por el usuario, los brazos del sistema deben moverse extremo cuidado. En MIRADAS, el cómputo de trayectorias se ha dividido en tres procesos diferentes, tratados todos en detalle en este trabajo. El primero de ellos, la segmentación de campo, organiza los distintos objetivos presentes en un campo disperso de estrellas de tal manera que estos puedan ser observados adecuadamente. Específicamente, esta fase calcula varios grupos, los integrantes de los cuales se emplean posteriormente en la etapa de asignación de brazos. Adicionalmente, también se determina el centro geométrico de cada uno de estos grupos, información requerida para apuntar correctamente el telescopio.Con respecto a la asignación de brazos, etapa responsable de determinar la asociación más adecuada . La primera se basa en programación lineal y, como demuestran las pruebas, es la que obtiene mejores resultados en términos de las diferentes métricas utilizadas. Sin embargo, este método deja de ser práctico cuando se tiene enfrente campos grandes. En estos escenarios, la segunda solución, estructurada entorno a una metaheurística, obtiene buenos resultados en un tiempo de ejecución asumible. Finalmente, los planes de asignación resultantes se pasan a un planificador de trayectorias. El planificador de trayectorias es el tercer y último paso del proceso. Este analiza individualmente cada plan de asignación, devolviendo movimientos coordinados para todos los brazos involucrados. Estos movimientos, una vez traducidos a instrucciones de bajo nivel y ejecutados por el software que controla los correspondientes actuadores, colocarán el espejo de cada brazo en en la ubicación del cielo correspondiente. Las pruebas experimentales muestran que el planificador es capaz de calcular movimientos exitosos. Esto es así tanto en un escenario típico en el que se producen varias instancies de los dos tipos de conflictos que puede surgir en MIRADAS como en una serie de escenarios con objetivos científicos reales