論文の概要: $ \text{T}^3 $OMVP: A Transformer-based Time and Team Reinforcement
Learning Scheme for Observation-constrained Multi-Vehicle Pursuit in Urban
Area
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00183v1
- Date: Tue, 1 Mar 2022 02:19:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-02 14:22:31.211590
- Title: $ \text{T}^3 $OMVP: A Transformer-based Time and Team Reinforcement
Learning Scheme for Observation-constrained Multi-Vehicle Pursuit in Urban
Area
- Title（参考訳）: $ \text{T}^3 $OMVP: 都市域における観測制約付き多車両探索のためのトランスフォーマーによる時間とチームの強化学習スキーム
- Authors: Zheng Yuan, Tianhao Wu, Qinwen Wang, Yiying Yang, Lei Li, Lin Zhang
- Abstract要約: マルチVehicle Pursuitゲーム(MVP)は、徐々にホットな研究トピックになりつつある。
都市部は、MVPゲームの解決に向けた課題として、複雑な道路構造と制限された移動空間をもたらす。
本稿では,トランスフォーマーを用いた時間とチームの強化学習手法(textT3 $OMVP)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.327768887978841
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Smart Internet of Vehicles (IoVs) combined with Artificial Intelligence (AI)
will contribute to vehicle decision-making in the Intelligent Transportation
System (ITS). Multi-Vehicle Pursuit games (MVP), a multi-vehicle cooperative
ability to capture mobile targets, is becoming a hot research topic gradually.
Although there are some achievements in the field of MVP in the open space
environment, the urban area brings complicated road structures and restricted
moving spaces as challenges to the resolution of MVP games. We define an
Observation-constrained MVP (OMVP) problem in this paper and propose a
Transformer-based Time and Team Reinforcement Learning scheme ($ \text{T}^3
$OMVP) to address the problem. First, a new multi-vehicle pursuit model is
constructed based on decentralized partially observed Markov decision processes
(Dec-POMDP) to instantiate this problem. Second, by introducing and modifying
the transformer-based observation sequence, QMIX is redefined to adapt to the
complicated road structure, restricted moving spaces and constrained
observations, so as to control vehicles to pursue the target combining the
vehicle's observations. Third, a multi-intersection urban environment is built
to verify the proposed scheme. Extensive experimental results demonstrate that
the proposed $ \text{T}^3 $OMVP scheme achieves significant improvements
relative to state-of-the-art QMIX approaches by 9.66\%\textasciitilde106.25\%.
Code is available at \url{https://github.com/pipihaiziguai/T3OMVP}.
- Abstract（参考訳）: Smart Internet of Vehicles (IoVs) と人工知能 (AI) が組み合わさって、Intelligent Transportation System (ITS) における車両の意思決定に貢献する。
モバイルターゲットを捕捉するマルチ車両協調能力であるmvp(multi-vehicle pursuit games)は、徐々にホットな研究テーマになりつつある。
オープンスペース環境におけるmvpの分野にはいくつかの成果があるが、都市部では複雑な道路構造や移動スペースがmvpゲームの解決に課題となっている。
本稿では、観測制約付きMVP(OMVP)問題を定義し、その問題に対処するためのトランスフォーマーベースの時間とチームの強化学習スキーム(「text{T}^3 $OMVP」)を提案する。
まず, 分散部分観測マルコフ決定過程 (dec-pomdp) に基づいて, 新たな多車追従モデルを構築し, この問題をインスタンス化する。
第二に、トランスフォーマーに基づく観測シーケンスの導入と修正により、QMIXは、複雑な道路構造、制限された移動空間、制約された観測に適応するように再定義され、車両の観測と組み合わせた目標を追従するために車両を制御する。
第3に,提案手法を検証するため,多区間都市環境を構築した。
大規模な実験結果から、提案された $ \text{T}^3 $OMVP スキームは、最先端の QMIX アプローチに対して 9.66\%\textasciitilde106.25\% の大幅な改善を実現することが示された。
コードは \url{https://github.com/pipihaiziguai/t3omvp}で入手できる。
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