論文の概要: Decentralized Multi-Robot Formation Control Using Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14489v1
• Date: Mon, 26 Jun 2023 08:02:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 14:35:59.874575
• Title: Decentralized Multi-Robot Formation Control Using Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習を用いた分散マルチロボット形成制御
• Authors: Juraj Obradovic, Marko Krizmancic, Stjepan Bogdan
• Abstract要約: 本稿では,小人数のSpheroロボット群に適用した強化学習(RL)アルゴリズムに基づく,分散型リーダフォロワマルチロボット生成制御を提案する。 システム動作を向上させるため,我々は2つの異なるDDQNモデルを訓練した。 提案手法は, 複雑な数学的モデルや非線形制御法則を必要とせずに, マルチロボットシステムが安定な構成を実現し, 維持可能であることを示すシミュレーションおよび実実験で検証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7716102039510564
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper presents a decentralized leader-follower multi-robot formation control based on a reinforcement learning (RL) algorithm applied to a swarm of small educational Sphero robots. Since the basic Q-learning method is known to require large memory resources for Q-tables, this work implements the Double Deep Q-Network (DDQN) algorithm, which has achieved excellent results in many robotic problems. To enhance the system behavior, we trained two different DDQN models, one for reaching the formation and the other for maintaining it. The models use a discrete set of robot motions (actions) to adapt the continuous nonlinear system to the discrete nature of RL. The presented approach has been tested in simulation and real experiments which show that the multi-robot system can achieve and maintain a stable formation without the need for complex mathematical models and nonlinear control laws.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,小規模教育用スフェロロボット群に適用した強化学習(rl)アルゴリズムに基づく分散化リーダ従者多ロボット形成制御を提案する。 基礎的なQ-ラーニング法はQ-tableのメモリ資源が大きいことが知られているため、本研究はDouble Deep Q-Network (DDQN)アルゴリズムを実装しており、多くのロボット問題において優れた結果を得た。 システム動作を向上させるため,我々は2つの異なるDDQNモデルを訓練した。 モデルは、連続非線形系をRLの離散的な性質に適応させるために、離散的なロボット運動(アクション)を使用する。 提案手法は,複雑な数学的モデルや非線形制御法則を必要とせずに,安定な形成を実現することができることを示すシミュレーションや実実験で検証されている。

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