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Planificación de misiones cooperativas y asincrónicas basadas en transformadores para equipos heterogéneos de robots móviles
Created by
Haebom
Autor
Milad Farjadnasab, Shahin Sirouspour
Describir
Este artículo aborda el desafío de la planificación cooperativa de misiones para robots móviles heterogéneos bajo restricciones de comunicación y recursos computacionales limitados. Para abordar esto, proponemos un marco colaborativo y asincrónico de planificación de misiones basado en Transformers (CATMiP) que aprovecha el aprendizaje por refuerzo multiagente (MARL) para coordinar la toma de decisiones distribuida entre agentes con diversas capacidades de detección, movimiento y actuación. Para modelar eficazmente la toma de decisiones asincrónica para equipos de agentes heterogéneos que operan bajo comunicación esporádica y ad hoc, formulamos un proceso de decisión de Markov parcialmente observable, distribuido y basado en macroacciones de clases (CMacDec-POMDP). La arquitectura propuesta de Transformador Multiagente Asincrónico (AMAT) utiliza entrenamiento centralizado asincrónico y ejecución distribuida. Este diseño permite que un único modelo entrenado se generalice a entornos más grandes y se adapte a diversos tamaños y configuraciones de equipo. Evaluamos CATMiP en un entorno de simulación de mundo de cuadrícula 2D y comparamos su rendimiento con métodos de búsqueda basados en planificación. Los resultados demuestran la superior eficiencia, escalabilidad y robustez de CATMiP frente a interrupciones de comunicación y ruido de entrada, lo que destaca su potencial para sistemas robóticos móviles heterogéneos en el mundo real. El código se encuentra en https://github.com/mylad13/CATMiP .
Presentamos un nuevo marco (CATMiP) para la planificación colaborativa eficiente y escalable de misiones de robots móviles heterogéneos con recursos computacionales y de comunicación limitados.
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Aprovechar la arquitectura del transformador multiagente asincrónico (AMAT) para lograr generalización en diversos entornos y configuraciones de equipo con un único modelo.
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Rendimiento superior verificado experimentalmente (eficiencia, escalabilidad, robustez) en comparación con los métodos basados en planificación.
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Presentando la posibilidad de aplicación a sistemas reales de robots móviles heterogéneos.
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Limitations:
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Actualmente se evalúa únicamente en un entorno de simulación de mundo de cuadrícula 2D y se requiere verificación del rendimiento en un entorno real.
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Se necesita más investigación sobre el rendimiento de generalización en diferentes tipos de robots y tareas heterogéneos.
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Es necesario analizar la complejidad y el coste computacional de la arquitectura AMAT.
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Se necesitan más análisis sobre los límites de robustez ante las interrupciones de comunicación y el ruido de entrada.
