論文の概要: From Multi-agent to Multi-robot: A Scalable Training and Evaluation
Platform for Multi-robot Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09590v1
- Date: Mon, 20 Jun 2022 06:36:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-25 14:56:21.505472
- Title: From Multi-agent to Multi-robot: A Scalable Training and Evaluation
Platform for Multi-robot Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: マルチエージェントからマルチロボットへ:マルチロボット強化学習のためのスケーラブルなトレーニングと評価プラットフォーム
- Authors: Zhiuxan Liang, Jiannong Cao, Shan Jiang, Divya Saxena, Jinlin Chen,
Huafeng Xu
- Abstract要約: マルチエージェント強化学習(MARL)は、過去数十年間、学術や産業から広く注目を集めてきた。
これらの手法が実際のシナリオ、特にマルチロボットシステムでどのように機能するかは未だ分かっていない。
本稿では,マルチロボット強化学習(MRRL)のためのスケーラブルなエミュレーションプラットフォームSMARTを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.74238738538799
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multi-agent reinforcement learning (MARL) has been gaining extensive
attention from academia and industries in the past few decades. One of the
fundamental problems in MARL is how to evaluate different approaches
comprehensively. Most existing MARL methods are evaluated in either video games
or simplistic simulated scenarios. It remains unknown how these methods perform
in real-world scenarios, especially multi-robot systems. This paper introduces
a scalable emulation platform for multi-robot reinforcement learning (MRRL)
called SMART to meet this need. Precisely, SMART consists of two components: 1)
a simulation environment that provides a variety of complex interaction
scenarios for training and 2) a real-world multi-robot system for realistic
performance evaluation. Besides, SMART offers agent-environment APIs that are
plug-and-play for algorithm implementation. To illustrate the practicality of
our platform, we conduct a case study on the cooperative driving lane change
scenario. Building off the case study, we summarize several unique challenges
of MRRL, which are rarely considered previously. Finally, we open-source the
simulation environments, associated benchmark tasks, and state-of-the-art
baselines to encourage and empower MRRL research.
- Abstract（参考訳）: マルチエージェント強化学習(MARL)は、過去数十年間、学術や産業から広く注目を集めてきた。
MARLの基本的な問題の1つは、異なるアプローチを包括的に評価する方法である。
既存のMARL手法の多くは、ビデオゲームまたは単純化シミュレーションシナリオで評価される。
これらの手法が現実世界のシナリオ、特にマルチロボットシステムでどのように機能するかはまだ不明である。
本稿では,マルチロボット強化学習(MRRL)のためのスケーラブルなエミュレーションプラットフォームSMARTを提案する。
SMARTは2つのコンポーネントから構成される。
1) 様々な複雑な相互作用シナリオを訓練や実験のために提供するシミュレーション環境
2)現実的な性能評価のための実世界のマルチロボットシステム。
さらにSMARTはアルゴリズム実装のためのプラグイン・アンド・プレイのエージェント環境APIを提供している。
当社のプラットフォームの実践性を説明するために,協調運転車線変更シナリオを事例として検討する。
ケーススタディとして,これまで考えられなかったmrrlのユニークな課題をいくつかまとめる。
最後に, シミュレーション環境, 関連するベンチマークタスク, 最先端のベースラインをオープンソース化し, MRRL研究を奨励し, 強化する。
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