Daily Arxiv

世界中で発行される人工知能関連の論文をまとめるページです。
このページはGoogle Geminiを活用して要約し、非営利で運営しています。
論文の著作権は著者および関連機関にあり、共有する際は出典を明記してください。

Cooperative and Asynchronous Transformer-based Mission Planning for Heterogeneous Teams of Mobile Robots

Created by
  • Haebom

作者

Milad Farjadnasab, Shahin Sirouspour

概要

本論文は,通信制約と限られた計算資源の下での異機種移動ロボットの協力的任務計画に関する問題を扱う。これを解決するために、さまざまな検出、動作、および駆動機能を持つエージェント間の分散意思決定を調整するマルチエージェント強化学習（MARL）を活用した、協力的で非同期のTransformerベースのミッションプラン（CATMiP）フレームワークを提案します。散発的な一時的な通信の下で動作する異機種エージェントチームのための非同期意思決定を効果的にモデル化するために、クラスベースのマクロアクション分散部分観測マルコフ意思決定プロセス（CMacDec-POMDP）を策定します。提案された非同期マルチエージェントトランス（AMAT）アーキテクチャを介して非同期集中型トレーニングと分散実行方式を使用します。この設計により、単一のトレーニング済みモデルがより大きな環境に一般化され、さまざまなチームサイズと構成に対応できます。 2Dグリッドワールドシミュレーション環境でCATMiPを評価し、計画ベースのナビゲーション方法とパフォーマンスを比較します。結果は,CATMiPの優れた効率,スケーラビリティ,コミュニケーションの妨害と入力ノイズに対する堅牢性を示し,実際の異機種移動ロボットシステムの可能性を強調した。コードはhttps://github.com/mylad13/CATMiPで確認できます。

Takeaways、Limitations

•
Takeaways：
◦
限られた通信および計算リソースの下での異機種モバイルロボットの効率的でスケーラブルな協力的なミッション計画のための新しいフレームワーク（CATMiP）の提示。
◦
非同期マルチエージェントトランス（AMAT）アーキテクチャを活用して、単一モデルでさまざまな環境とチーム構成の一般化の可能性を確保します。
◦
計画ベースの方法に比べて優れた性能（効率性、拡張性、堅牢性）を実験的に検証。
◦
実際の異機種モバイルロボットシステムに適用可能性を提示
•
Limitations：
◦
現在、2Dグリッドワールドシミュレーション環境でのみ評価されており、実際の環境でのパフォーマンス検証が必要です。
◦
様々な種類の異機種ロボットとミッションの一般化性能に関する追加研究の必要性
◦
AMATアーキテクチャの複雑さと計算コストの分析が必要
◦
コミュニケーションの断絶と入力雑音に対する堅牢性の限界に関するさらなる分析の必要性
👍
Made with Slashpage