CRUISE (Curriculum-Based Iterative Self-Play for Scalable Multi-Drone Racing)는 고속 경쟁 환경에서 다중 자율 에이전트의 조정을 위한 강화 학습 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 프로그레시브 난이도 커리큘럼과 효율적인 셀프 플레이 메커니즘을 결합하여 견고한 경쟁 행동을 육성함으로써 확장성 제한을 극복합니다. 실제 쿼드로터 동역학을 사용하여 고충실도 시뮬레이션에서 검증되었으며, 표준 강화 학습 기준선 및 최첨단 게임 이론 플래너보다 성능이 뛰어납니다. CRUISE는 플래너의 평균 경주 속도를 거의 두 배로 높이고 높은 성공률을 유지하며, 에이전트 밀도가 증가함에 따라 강력한 확장성을 보여줍니다.
