論文の概要: Collaborative Target Search with a Visual Drone Swarm: An Adaptive
Curriculum Embedded Multistage Reinforcement Learning Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.12181v3
- Date: Sat, 25 Nov 2023 07:11:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-30 17:52:21.060904
- Title: Collaborative Target Search with a Visual Drone Swarm: An Adaptive
Curriculum Embedded Multistage Reinforcement Learning Approach
- Title（参考訳）: 視覚的ドローン群を用いた協調目標探索--適応型カリキュラム組込み多段階強化学習アプローチ
- Authors: Jiaping Xiao, Phumrapee Pisutsin and Mir Feroskhan
- Abstract要約: 適応型カリキュラム組込み多段階学習(ACEMSL)という,データ効率の高い深層強化学習(DRL)手法を提案する。
我々は、協調対象探索タスクを、個別の障害物回避、対象探索、エージェント間協調を含むいくつかのサブタスクに分解し、多段階学習でエージェントを段階的に訓練する。
我々は、訓練されたモデルを実際の視覚ドローン群に展開し、微調整なしでCTS操作を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Equipping drones with target search capabilities is highly desirable for
applications in disaster rescue and smart warehouse delivery systems. Multiple
intelligent drones that can collaborate with each other and maneuver among
obstacles show more effectiveness in accomplishing tasks in a shorter amount of
time. However, carrying out collaborative target search (CTS) without prior
target information is extremely challenging, especially with a visual drone
swarm. In this work, we propose a novel data-efficient deep reinforcement
learning (DRL) approach called adaptive curriculum embedded multistage learning
(ACEMSL) to address these challenges, mainly 3-D sparse reward space
exploration with limited visual perception and collaborative behavior
requirements. Specifically, we decompose the CTS task into several subtasks
including individual obstacle avoidance, target search, and inter-agent
collaboration, and progressively train the agents with multistage learning.
Meanwhile, an adaptive embedded curriculum (AEC) is designed, where the task
difficulty level (TDL) can be adaptively adjusted based on the success rate
(SR) achieved in training. ACEMSL allows data-efficient training and
individual-team reward allocation for the visual drone swarm. Furthermore, we
deploy the trained model over a real visual drone swarm and perform CTS
operations without fine-tuning. Extensive simulations and real-world flight
tests validate the effectiveness and generalizability of ACEMSL. The project is
available at https://github.com/NTU-UAVG/CTS-visual-drone-swarm.git.
- Abstract（参考訳）: 災害救助やスマートウェアハウス配送システムへの応用には,ターゲット探索機能を備えたドローンの取得が極めて望ましい。
複数のインテリジェントドローンが互いに協力し、障害物間を操縦することで、タスクを短時間で達成する効果が向上する。
しかし、特に視覚ドローン群では、事前の目標情報のない協調目標探索(CTS)の実行は非常に困難である。
本研究では,適応型多段階学習(ACEMSL)と呼ばれるデータ効率の高い深層強化学習(DRL)手法を提案し,これらの課題に対処する。
具体的には, CTSタスクを個別の障害物回避, 対象探索, エージェント間協調などのサブタスクに分解し, 多段階学習でエージェントを段階的に訓練する。
一方、適応型組込みカリキュラム(AEC)を設計し、トレーニングで達成した成功率(SR)に基づいてタスク難易度(TDL)を適応的に調整することができる。
ACEMSLは、視覚ドローン群に対するデータ効率のトレーニングとチーム毎の報酬割り当てを可能にする。
さらに、トレーニングされたモデルを実際の視覚ドローン群にデプロイし、微調整なしでCTS操作を行う。
大規模なシミュレーションと実世界の飛行試験はACEMSLの有効性と一般化性を検証する。
このプロジェクトはhttps://github.com/NTU-UAVG/CTS-visual-drone-swarm.gitで入手できる。
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