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Planification de mission coopérative et asynchrone basée sur un transformateur pour des équipes hétérogènes de robots mobiles
Created by
Haebom
Auteur
Milad Farjadnasab, Shahin Sirouspour
Contour
Cet article aborde le défi de la planification de missions coopératives pour des robots mobiles hétérogènes, soumis à des contraintes de communication et à des ressources de calcul limitées. Pour y parvenir, nous proposons un cadre de planification de missions collaborative et asynchrone basé sur des transformateurs (CATMiP), qui exploite l'apprentissage par renforcement multi-agents (MARL) pour coordonner la prise de décision distribuée entre des agents aux capacités de détection, de mouvement et d'actionnement diverses. Afin de modéliser efficacement la prise de décision asynchrone pour des équipes d'agents hétérogènes opérant dans des conditions de communication sporadique et ponctuelle, nous formulons un processus de décision de Markov partiellement observable et distribué basé sur les macro-actions (CMacDec-POMDP). L'architecture AMAT (Asynchronous Multi-Agent Transformer) proposée utilise un apprentissage centralisé asynchrone et une exécution distribuée. Cette conception permet à un modèle unique entraîné de se généraliser à des environnements plus vastes et de s'adapter à des tailles et configurations d'équipes variées. Nous évaluons CATMiP dans un environnement de simulation 2D en grille et comparons ses performances à celles des méthodes de recherche basées sur la planification. Les résultats démontrent l'efficacité, l'évolutivité et la robustesse supérieures de CATMiP face aux perturbations de communication et au bruit d'entrée, soulignant son potentiel pour les systèmes robotiques mobiles hétérogènes du monde réel. Le code est disponible à l' adresse https://github.com/mylad13/CATMiP .
Nous présentons un nouveau cadre (CATMiP) pour une planification de mission collaborative efficace et évolutive de robots mobiles hétérogènes avec des ressources de communication et de calcul limitées.
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Exploiter l'architecture Asynchronous Multi-Agent Transformer (AMAT) pour obtenir une généralisabilité dans divers environnements et configurations d'équipe avec un modèle unique.
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Performances supérieures vérifiées expérimentalement (efficacité, évolutivité, robustesse) par rapport aux méthodes basées sur la planification.
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Présentation de la possibilité d'application à des systèmes de robots mobiles hétérogènes réels.
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Limitations:
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Actuellement évalué uniquement dans un environnement de simulation de grille 2D, et une vérification des performances dans un environnement réel est requise.
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Des recherches supplémentaires sont nécessaires sur les performances de généralisation sur différents types de robots et de tâches hétérogènes.
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Une analyse de la complexité et du coût de calcul de l’architecture AMAT est nécessaire.
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Des analyses plus approfondies sont nécessaires sur les limites de robustesse aux interruptions de communication et au bruit d’entrée.
