arXiv Robotics· Abhishek Seetharamu, Badrikanath Praharaj, Sreeram MV, Mohan Prakash Reddy Vakati·· 5 小时前AI 评分34
CADENCE：超越 Sum of Costs，预测 MAPF 实际执行时间
CADENCE: Predicting Realized MAPF Execution Time Beyond Sum of Costs
AI 导读
CADENCE 在 7×7 工作单元、7 台差速驱动机器人上开展硬件研究，用 15 个场景的 120 份计划各执行 4 次，构建 480 次试验语料，检验哪些执行前特征最能预测实际完成时间。
推荐理由模型分析
该研究用7台差速驱动机器人在7×7工位执行480次试验，检验哪些离线规划特征能预测MAPF的实际墙钟完成时间。结果显示，仅用SoC（总代价）不够，加入基本运动负担特征后，留出集MAE降低约48.6%–59.8%。对仓储机器人调度与规划器选型者，这提示评估应纳入转弯、启停等运动负担，但结论限于该小规模硬件工位。
来源：arXiv Robotics · arxiv.org