Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

ICCO: Học một điều phối viên có hướng dẫn để điều khiển nhiều robot theo nhiệm vụ được hướng dẫn bằng ngôn ngữ

Created by
  • Haebom

Tác giả

Yoshiki Yano, Kazuki Shibata, Maarten Kokshoorn, Takamitsu Matsubara

Phác thảo

Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một khuôn khổ học tăng cường đa tác nhân (MARL) mới, Điều phối viên có điều kiện hướng dẫn (ICCO), để cộng tác hiệu quả trong các hệ thống nhiều robot được hướng dẫn bằng ngôn ngữ sử dụng các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM). ICCO bao gồm một tác nhân điều phối và nhiều tác nhân cục bộ. Điều phối viên tích hợp các trạng thái môi trường và các lệnh ngôn ngữ để tạo ra các lệnh phù hợp với nhiệm vụ và nhất quán (TACI) nhằm đảm bảo sự phù hợp với nhiệm vụ và tính nhất quán của hành động. Điều phối viên và các tác nhân cục bộ được đào tạo chung để tối ưu hóa hàm phần thưởng cân bằng giữa hiệu quả nhiệm vụ và việc tuân thủ lệnh. Một thuật ngữ tăng cường tính nhất quán được thêm vào mục tiêu học tập để tăng cường hơn nữa sự cộng tác bằng cách tối đa hóa thông tin chung giữa các lệnh và hành động của robot. Hiệu quả của ICCO được xác minh thông qua các mô phỏng và thử nghiệm thực tế.

Takeaways, Limitations

_____T98446____:
Một khuôn khổ MARL mới cho sự hợp tác hiệu quả của các hệ thống đa robot được hướng dẫn bằng ngôn ngữ dựa trên LLM
Giải quyết các vấn đề về sự không nhất quán giữa lệnh và yêu cầu nhiệm vụ và sự không nhất quán trong hành vi của robot do diễn giải lệnh mơ hồ thông qua việc căn chỉnh nhiệm vụ và tạo lệnh nhất quán.
Xác nhận hiệu quả của ICCO thông qua mô phỏng và thử nghiệm môi trường thực tế
Thiết kế chức năng khen thưởng cân bằng giữa hiệu quả công việc và tuân thủ mệnh lệnh
Tối đa hóa thông tin tương hỗ giữa các lệnh và hành động của robot thông qua việc tăng cường tính nhất quán
Limitations:
Những hạn chế của môi trường thử nghiệm (thiếu thông tin về các thiết lập môi trường cụ thể và sự phức tạp)
Cần có thêm nghiên cứu về hiệu suất tổng quát trên nhiều loại nhiệm vụ và môi trường phức tạp khác nhau.
Hiệu suất tiềm ẩn suy giảm khi mở rộng quy mô lên các hệ thống robot quy mô lớn
Không đủ biện pháp đối phó với những tình huống bất ngờ có thể xảy ra trong quá trình áp dụng trong môi trường thực tế
👍