論文の概要: Decentralized Global Connectivity Maintenance for Multi-Robot Navigation: A Reinforcement Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08536v1
• Date: Fri, 17 Sep 2021 13:20:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-20 14:29:24.134743
• Title: Decentralized Global Connectivity Maintenance for Multi-Robot Navigation: A Reinforcement Learning Approach
• Title（参考訳）: マルチロボットナビゲーションのための分散グローバル接続メンテナンス:強化学習アプローチ
• Authors: Minghao Li, Yingrui Jie, Yang Kong, Hui Cheng
• Abstract要約: 本研究では、接続性を維持しながら、未知の環境でマルチロボットチームをナビゲートする方法を検討する。 複数のロボット間で共有される分散型ポリシーを開発するための強化学習手法を提案する。 接続制約と行動クローニングの異なる組み合わせを比較することで,提案手法の有効性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.649986200029717
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The problem of multi-robot navigation of connectivity maintenance is challenging in multi-robot applications. This work investigates how to navigate a multi-robot team in unknown environments while maintaining connectivity. We propose a reinforcement learning (RL) approach to develop a decentralized policy, which is shared among multiple robots. Given range sensor measurements and the positions of other robots, the policy aims to generate control commands for navigation and preserve the global connectivity of the robot team. We incorporate connectivity concerns into the RL framework as constraints and introduce behavior cloning to reduce the exploration complexity of policy optimization. The policy is optimized with all transition data collected by multiple robots in random simulated scenarios. We validate the effectiveness of the proposed approach by comparing different combinations of connectivity constraints and behavior cloning. We also show that our policy can generalize to unseen scenarios in both simulation and holonomic robots experiments.
• Abstract（参考訳）: 接続性維持のためのマルチロボットナビゲーションの問題は、マルチロボットアプリケーションでは難しい。 この研究は、接続を維持しながら未知の環境でマルチロボットチームをナビゲートする方法を調査します。 複数のロボット間で共有される分散型ポリシーを開発するための強化学習(RL)手法を提案する。 距離センサーと他のロボットの位置を考慮し、ナビゲーションの制御コマンドを生成し、ロボットチームのグローバルな接続性を維持することを目的としている。 我々は、制約としてRLフレームワークに接続性に関する懸念を組み込み、ポリシー最適化の探索複雑性を低減するために行動クローニングを導入する。 このポリシーは、ランダムなシミュレーションシナリオで複数のロボットが収集したすべての遷移データを最適化する。 接続制約と行動クローニングの異なる組み合わせを比較することで,提案手法の有効性を検証した。 また,シミュレーションとホロノミックロボット実験の両方において,我々の方針が未知のシナリオに一般化できることを示した。

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