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Belief-Aware Multi-Agent Path Finding under Map Uncertainty
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AI 综述
2026-10-01，arXiv 发表关于多智能体路径规划的最新研究，提出 MAGIC（Multi-Agent Gaussian belief Inference for Coordination）框架。该框架利用高斯马尔可夫随机场与高斯信念传播，在线更新环境可通行性的共享信念，以应对地图不确定性。实验显示，该方法在 MAPF 基准上减少了 96.3% 的实例执行代价，并适用于最多 800 个智能体的大规模场景。
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报道时间线
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10月1日
- arXiv · Multiagent SystemsBelief-Aware Multi-Agent Path Finding under Map Uncertainty
提出 MAGIC（Multi-Agent Gaussian belief Inference for Coordination）框架，通过高斯马尔可夫随机场与高斯信念传播在线更新可通行性共享信念，并在 MAPF 基准上减少 96.3% 实例的执行代价，适用于最多 800 智能体的大规模场景。
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