Multi-agent motion planning전문가
학습 없는 확산 계획기 TFDP, 로컬 해석 점수로 300대 5.39초
이 논문은 학습 없이 동작하는 확산 기반 다중 에이전트 경로 계획기 TFDP를 제안했다. TFDP는 신경망 전역 스코어 대신 평활도, 장애물 회피, 에이전트 간 분리, 속도 제약에서 유도한 해석적 로컬 스코어를 사용한다. 표준 벤치마크에서 Dense 18대를 제외한 모든 설정에서 100% 성공률을 보였고, 300대 로봇과 100개 장애물 환경에서 A100 GPU 기준 평균 5.39초 만에 실행 가능 경로를 생성했다. 이 연구는 프리프린트다.