ИИ и сложнейшие проблемы мира · Теоретическая информатика · arXiv · 2026-10-23
Подход на основе трансформеров для планирования траекторий нескольких агентов в реальном времени при различных начальных и конечных условиях
Оригинальное название: A Transformer-based Approach for Real-time Multi-agent Path Planning with Varying Initial/Final Conditions
Планирование траекторий в реальном времени для множества агентов с различными начальными и целевыми конфигурациями становится неразрешимым для классических решателей по мере роста числа агентов. Авторы предлагают OCFormer — трансформер, отображающий разделённое латентное пространство в связанное физическое пространство, обученный с физически обоснованной функцией потерь и без предвычисленных траекторий. Он строит почти оптимальные траектории для невиданных конфигураций за один прямой проход (около 220 мс), адаптируется к возмущениям вне распределения за секунды с помощью дообучения L-BFGS и масштабируется до 128 агентов в экспериментах по 2D- и 3D-навигации.