論文の概要: Distributed Reinforcement Learning for Robot Teams: A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03516v1
• Date: Thu, 7 Apr 2022 15:34:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-08 14:04:39.465987
• Title: Distributed Reinforcement Learning for Robot Teams: A Review
• Title（参考訳）: ロボットチームのための分散強化学習 : レビュー
• Authors: Yutong Wang and Mehul Damani and Pamela Wang and Yuhong Cao and Guillaume Sartoretti
• Abstract要約: 近年のセンサ,アクティベーション,計算の進歩により,マルチロボットシステムへの扉が開きつつある。 コミュニティはモデルフリーのマルチエージェント強化学習を活用して、マルチロボットシステムのための効率的でスケーラブルなコントローラを開発した。 最近の知見:分散MSSは、非定常性や部分観測可能性などの根本的な課題に直面している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.92709534981466
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Purpose of review: Recent advances in sensing, actuation, and computation have opened the door to multi-robot systems consisting of hundreds/thousands of robots, with promising applications to automated manufacturing, disaster relief, harvesting, last-mile delivery, port/airport operations, or search and rescue. The community has leveraged model-free multi-agent reinforcement learning (MARL) to devise efficient, scalable controllers for multi-robot systems (MRS). This review aims to provide an analysis of the state-of-the-art in distributed MARL for multi-robot cooperation. Recent findings: Decentralized MRS face fundamental challenges, such as non-stationarity and partial observability. Building upon the "centralized training, decentralized execution" paradigm, recent MARL approaches include independent learning, centralized critic, value decomposition, and communication learning approaches. Cooperative behaviors are demonstrated through AI benchmarks and fundamental real-world robotic capabilities such as multi-robot motion/path planning. Summary: This survey reports the challenges surrounding decentralized model-free MARL for multi-robot cooperation and existing classes of approaches. We present benchmarks and robotic applications along with a discussion on current open avenues for research.
• Abstract（参考訳）: 目的: 近年のセンサ, アクティベーション, 計算の進歩により, 何百台ものロボットからなるマルチロボットシステムへの扉が開かれ, 自動製造, 災害救助, 収穫, 最終マイルの配送, ポート/エアポートの運用, 捜索・救助などへの応用が期待できる。 コミュニティはモデルフリーのマルチエージェント強化学習(MARL)を活用して、マルチロボットシステム(MRS)のための効率的でスケーラブルなコントローラを開発した。 本研究の目的は,マルチロボット協調のための分散MARLにおける最先端技術の解析である。 分散mrsは非定常性や部分的可観測性といった根本的な課題に直面している。 集中トレーニング、分散実行」パラダイムに基づく最近のmarlアプローチには、独立した学習、集中型批判、価値分解、コミュニケーション学習のアプローチなどがある。 協調行動は、AIベンチマークとマルチロボットモーション/パス計画のような基本的な現実世界のロボット機能によって実証される。 まとめ:本調査では,マルチロボット協調と既存アプローチの分散モデルフリーMARLの課題について報告する。 我々は、現在のオープンな研究の道について、ベンチマークとロボット応用を紹介する。

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