開催要項 / Summary

日時：2024年10月5日 (土) 13:00- / 5th Oct. 2024 1PM-

会場：産業技術総合研究所 臨海副都心センター 別館11F   [HP]   /   〒135-0064 東京都江東区青海２丁目３−２６ [Google Map]

参加費：無料 / The registration is free.

開催形態：現地参加のみ（オンライン配信はありません。）

発表・参加登録 / Registration

以下URLから登録をお願いします。   

• 過去に発表済みの内容を発表していただいても大丈夫です。

• 会場に限りがありますので、所定人数に達したら参加登録を締切ります。

締切りました。今後、登録されていない方でぜひ参加したいという方は主催者まで直接連絡をお願いします。

発表者の方へ / Instructions for Presenters

• 10分発表、2分質疑で口頭発表の資料準備をお願いします。 / 10-min talk + 2 min Q & A

• 有線接続で各自の持込みPCから発表していただく予定です。

• ポスター発表はありません。

プログラム / Program

12:30  -  受付開始

13:00-13:10  -  開始挨拶

13:10-14:00  -  招待講演  "Recent advancements in Multi-Agent Path Finding"  (Dr. Zhe Chen / モナシュ大学)

14:10-15:10  -  セッション1、10分口頭発表+2分質疑

• 障害物非認識環境のための流体挙動模倣による群ロボットナビゲーション / 江口 満国  (クラスターメタバース研究所 / 筑波大学)

• 深層強化学習を用いたLifelong MAPF問題解決手法における情報共有の改善 / 藤澤 陽祐 (早稲田大学)

• ホモトピーを考慮したマルチエージェント経路計画 / 笠浦一海 (OMRON SINIC X Corporation)

• 高密度環境におけるマルチエージェント経路計画問題 / 牧野 寛也 (株式会社豊田中央研究所)

• Better Together - MAPF-LNS2 & LaCAM / Rachel Coster (Institute of Technology Tokyo)

15:40-16:30  -  セッション2

• 強化学習とモデル予測制御を組み合わせたマルチエージェントナビゲーション / 中尾 友紀 (京都大学)

• レーンレス対面通行における自動運転車の群制御法の検討 / 飛澤 真大 (東京工科大学大学院)

• 機械学習に基づく中山間地域向け農業用散布ドローン群 / 有田 朋樹 (慶應義塾大学)

• 複数エージェント経路探索の応答的な競合回避における環境の状況を考慮する調整の一検討 / 松井 俊浩 (名古屋工業大学)

16:50-17:40  -  セッション3

• Lifelong MAPF におけるリアルタイム性を考慮した MCTS / 水本 直希、藤田 桂英 (東京農工大学)

• 磁気浮遊式搬送装置の課題 / 川野俊充 (ベッコフオートメーション株式会社)

• マルチエージェント行動の検索：モバイルロボットによる協調型プッシュ操作のための検索強化型方策訓練 / 黒木 颯 (Sakana AI)

• 異なる頻度制約つきエージェントによる定常的タスクの分担効率について / 河村 彰星 (京都大学)

17:45  -  クロージング

19:00  -  懇親会

 招待講演  /  Invited Talk

"Recent advancements in Multi-Agent Path Finding." by Dr. Zhe Chen (Monash University)

概要 / Abstract：Multi-Agent Path Finding (MAPF) is the fundamental challenge of coordinating multiple agents to navigate from their start locations to their goal locations without collisions. It lies at the heart of various industrial applications, including warehouse automation, robotics, and traffic management. In this talk, we will delve into the evolution of MAPF approaches in recent years, exploring how researchers have tackled a series of challenges in solving MAPF problems. We will discuss the trade-offs between solution quality and solving time, highlighting the advancements that have enabled MAPF algorithms to handle increasingly large-scale and dynamic environments. Additionally, I will also share my experience in building award-winning competition solutions that leverage state-of-the-art techniques.

略歴 / Biography：Zhe Chen (Mike) is a Postdoctoral Research Fellow at Monash University, Australia. He received his Ph.D. degree in computer science at Monash University in 2024, advised by A/Prof. Daniel Harabor and Prof. Peter Stuckey. His research focuses on the Multi-Agent Path Finding (MAPF) problem, crucial for coordinating large teams of agents in applications like automated warehouses and robotics. His work addresses real-world challenges in MAPF, such as task assignment, scalability, and robustness. His work contributed to winning the 2020/2021 Flatland Challenge and he actively serves on the organising committee for The League of Robot Runners Competition and Grid Based Path Finding Competition.

講演動画 / Recording

懇親会 / Social Event

• 会場: 地鶏専門 個室居酒屋 吉庭 新橋 [Google Map]

• 時間: 19:00~21:00 (目安)

• 金額: 5000-5500円 (社会人)、1500-2500円 (学生)、当日の参加人数で最終的に微調整されます。

• 備考: 申込時の情報で参加・不参加のリストを作成済みですが、変更のある方は10/1まで受け付ける予定です。

• 連絡先: keisuke.otaki.jp (at) gmail.com

アンチハラスメントポリシー / Ethics Statement

当ワークショップでは人工知能学会のポリシーに準拠したアンチハラスメントポリシーを定めます。遵守されない場合は、警告ののち退場していただくことがあります。もし不快な経験をされた場合、あるいは誰かがハラスメントに遭っているのを見つけた場合は運営までご連絡ください。

企画運営 / Organisers

• 奥村 圭祐（産総研 / ケンブリッジ大学)

• 大滝 啓介（豊田中央研究所）

共催

• 産総研 人工知能研究センター

連絡先 / Contact

ko393 [at] cam.ac.uk