論文の概要: Graph Neural Networks for Multi-Robot Active Information Acquisition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12091v1
• Date: Sat, 24 Sep 2022 21:45:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 17:42:42.398892
• Title: Graph Neural Networks for Multi-Robot Active Information Acquisition
• Title（参考訳）: マルチロボット能動情報獲得のためのグラフニューラルネットワーク
• Authors: Mariliza Tzes, Nikolaos Bousias, Evangelos Chatzipantazis, George J. Pappas
• Abstract要約: 基礎となるグラフを通して通信する移動ロボットのチームは、興味のある現象を表す隠れた状態を推定する。 既存のアプローチはスケーラブルではないか、動的現象に対処できないか、あるいは通信グラフの変化に対して堅牢でないかのどちらかです。 本稿では,グラフ表現上に情報を集約し,逐次決定を分散的に行う情報対応グラフブロックネットワーク(I-GBNet)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.900385823366117
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper addresses the Multi-Robot Active Information Acquisition (AIA) problem, where a team of mobile robots, communicating through an underlying graph, estimates a hidden state expressing a phenomenon of interest. Applications like target tracking, coverage and SLAM can be expressed in this framework. Existing approaches, though, are either not scalable, unable to handle dynamic phenomena or not robust to changes in the communication graph. To counter these shortcomings, we propose an Information-aware Graph Block Network (I-GBNet), an AIA adaptation of Graph Neural Networks, that aggregates information over the graph representation and provides sequential-decision making in a distributed manner. The I-GBNet, trained via imitation learning with a centralized sampling-based expert solver, exhibits permutation equivariance and time invariance, while harnessing the superior scalability, robustness and generalizability to previously unseen environments and robot configurations. Experiments on significantly larger graphs and dimensionality of the hidden state and more complex environments than those seen in training validate the properties of the proposed architecture and its efficacy in the application of localization and tracking of dynamic targets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,移動ロボットのチームが基礎となるグラフを通してコミュニケーションし,関心現象を表す隠れた状態を推定するマルチロボットアクティブ情報取得(aia)問題に対処する。 ターゲットトラッキングやカバレッジ、SLAMといったアプリケーションは、このフレームワークで表現できる。 しかし、既存のアプローチはスケーラブルではなく、動的現象を処理できないか、通信グラフの変化に対して堅牢ではない。 これらの欠点に対処するため,グラフニューラルネットワークのAIA適応である情報認識グラフブロックネットワーク(I-GBNet)を提案する。 I-GBNetは、集中型サンプリングベースのエキスパートソルバによる模倣学習によって訓練され、変分同値と時間的不変性を示し、以前は見つからなかった環境やロボットの構成に対して優れたスケーラビリティ、堅牢性、一般化性を利用する。 隠れ状態とより複雑な環境の非常に大きなグラフと次元に関する実験は、提案したアーキテクチャの特性と、動的ターゲットの局所化と追跡の応用における有効性を検証する。

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