发表机构
Hasso Plattner Institute; Ben-Gurion University of the Negev（哈索·普拉特纳研究所; 内盖夫本-古里安大学）
机构由 AI 辅助整理，请以论文原文为准。AI 中文总结
研究图上机器人无碰撞移动问题，要求目标队形连通并最小化总移动距离，分析了网格图、平面图和单位圆盘图上的参数化复杂度。
AI 中文摘要
我们研究图上的无碰撞移动问题，其任务是协调一组机器人，使它们达到满足所需属性的目标队形，同时最小化总移动距离。该框架扩展了两个经典模型：(a) 最小化移动问题 [Demaine 等人，TALG '09, '14]，该问题不强制要求避免碰撞，以及 (b) 协调运动规划或多智能体路径查找问题 [Eiben 等人，SoCG '23，Deligkas 等人，ICALP '24，以及其他许多研究]，其中每个机器人被分配一个明确的目标位置。我们关注机器人目标队形应为连通的情况。我们分析了该问题相对于（主要）机器人数量和网格图上的总移动长度的参数化复杂度，并考虑了其两个自然推广：平面图和单位圆盘图。
英文摘要
We study collision-free movement problems on graphs, where the task is to coordinate a set of robots so that they reach a target formation satisfying a desired property while minimizing the total travel distance. This framework extends two classical models: (a) minimizing movement [Demaine et al., TALG '09, '14], which does not enforce collision avoidance, and (b) coordinated motion planning or multi-agent path finding [Eiben et al., SoCG '23, Deligkas et al., ICALP '24, among many others], where each robot is assigned an explicit target position. We focus on the setting where the target formation of the robots should be connected. We analyze the parameterized complexity of the problem with respect to the number of (main) robots and the total travel length on grid graphs and two natural generalizations thereof: planar graphs and unit disk graphs.
