論文の概要: Large Scale Distributed Collaborative Unlabeled Motion Planning with Graph Policy Gradients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06284v1
• Date: Thu, 11 Feb 2021 21:57:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-15 15:42:16.296876
• Title: Large Scale Distributed Collaborative Unlabeled Motion Planning with Graph Policy Gradients
• Title（参考訳）: グラフポリシー勾配を用いた大規模分散協調型無ラベル運動計画
• Authors: Arbaaz Khan, Vijay Kumar, Alejandro Ribeiro
• Abstract要約: 本研究では,運動制約と空間制約を多数のロボットに対して2次元空間で解くための学習法を提案する。 ロボットのポリシーをパラメータ化するためにグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 122.85280150421175
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we present a learning method to solve the unlabelled motion problem with motion constraints and space constraints in 2D space for a large number of robots. To solve the problem of arbitrary dynamics and constraints we propose formulating the problem as a multi-agent problem. We are able to demonstrate the scalability of our methods for a large number of robots by employing a graph neural network (GNN) to parameterize policies for the robots. The GNN reduces the dimensionality of the problem by learning filters that aggregate information among robots locally, similar to how a convolutional neural network is able to learn local features in an image. Additionally, by employing a GNN we are also able to overcome the computational overhead of training policies for a large number of robots by first training graph filters for a small number of robots followed by zero-shot policy transfer to a larger number of robots. We demonstrate the effectiveness of our framework through various simulations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,多数のロボットの2次元空間における運動制約と空間制約を用いて,不規則な動作問題を解決する学習手法を提案する。 任意の力学と制約の問題を解くため,マルチエージェント問題として定式化することを提案する。 我々は、グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて、ロボットのポリシーをパラメータ化することで、多数のロボットに対するメソッドのスケーラビリティを実証することができる。 GNNは、畳み込みニューラルネットワークが画像内の局所的な特徴を学習する方法と同様に、ロボット間で情報を集約するフィルタを学習することにより、問題の寸法性を低減します。 さらに、GNNを使用することで、少数のロボットに対してグラフフィルタをトレーニングし、さらに多数のロボットにゼロショットポリシーを転送することで、多数のロボットに対するトレーニングポリシーの計算オーバーヘッドを克服することができる。 様々なシミュレーションによる枠組みの有効性を実証する。

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