論文の概要: Learning to Team-Based Navigation: A Review of Deep Reinforcement Learning Techniques for Multi-Agent Pathfinding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05893v1
• Date: Fri, 11 Aug 2023 00:59:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-08-14 15:25:10.893943
• Title: Learning to Team-Based Navigation: A Review of Deep Reinforcement Learning Techniques for Multi-Agent Pathfinding
• Title（参考訳）: チームベースのナビゲーションへの学習:マルチエージェントパスフィニングのための深層強化学習手法のレビュー
• Authors: Jaehoon Chung, Jamil Fayyad, Younes Al Younes, and Homayoun Najjaran
• Abstract要約: 本稿では、MAPFにおけるDRLベースのアプローチの統合に焦点を当てる。 我々は、MAPFソリューションの評価における現在のギャップを、統一的な評価指標の欠如に対処して埋めることを目的としている。 本稿では,モデルベースDRLの将来的な方向性としての可能性について論じ,その基礎的理解を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1339580074756188
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Multi-agent pathfinding (MAPF) is a critical field in many large-scale robotic applications, often being the fundamental step in multi-agent systems. The increasing complexity of MAPF in complex and crowded environments, however, critically diminishes the effectiveness of existing solutions. In contrast to other studies that have either presented a general overview of the recent advancements in MAPF or extensively reviewed Deep Reinforcement Learning (DRL) within multi-agent system settings independently, our work presented in this review paper focuses on highlighting the integration of DRL-based approaches in MAPF. Moreover, we aim to bridge the current gap in evaluating MAPF solutions by addressing the lack of unified evaluation metrics and providing comprehensive clarification on these metrics. Finally, our paper discusses the potential of model-based DRL as a promising future direction and provides its required foundational understanding to address current challenges in MAPF. Our objective is to assist readers in gaining insight into the current research direction, providing unified metrics for comparing different MAPF algorithms and expanding their knowledge of model-based DRL to address the existing challenges in MAPF.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェントパスフィンディング(MAPF)は、多くの大規模ロボットアプリケーションにおいて重要な分野であり、しばしばマルチエージェントシステムの基本的なステップである。 しかし、複雑で混み合った環境におけるMAPFの複雑さの増大は、既存のソリューションの有効性を著しく低下させる。 MAPFの最近の進歩を概観した研究や、マルチエージェントシステム設定におけるDeep Reinforcement Learning(DRL)を個別に検討した研究とは対照的に、本論文では、MAPFにおけるDRLベースのアプローチの統合を強調した。 さらに、統合評価指標の欠如に対処し、これらの指標を包括的に解明することで、MAPFソリューションの評価における現在のギャップを埋めることを目指している。 最後に,モデルベースDRLの将来的な方向性としての可能性について論じ,MAPFの課題に対処するために必要な基礎的理解を提供する。 我々の目標は、読者が現在の研究の方向性を知るのを支援し、異なるMAPFアルゴリズムを比較し、MAPFの既存の課題に対処するためにモデルベースDRLの知識を拡大するための統一的なメトリクスを提供することである。

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