論文の概要: Distributed multi-agent target search and tracking with Gaussian process and reinforcement learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14971v1
• Date: Tue, 29 Aug 2023 01:53:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-30 16:09:28.247067
• Title: Distributed multi-agent target search and tracking with Gaussian process and reinforcement learning
• Title（参考訳）: ガウス過程と強化学習を用いた分散マルチエージェントターゲット探索と追跡
• Authors: Jigang Kim, Dohyun Jang, H. Jin Kim
• Abstract要約: 分散プロセスに基づくターゲットマップ構築によるマルチエージェント強化学習手法を提案する。 シミュレーションにおける訓練された方針の性能と伝達性を評価し, 小型無人航空機の群集上での手法を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.499110405106812
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Deploying multiple robots for target search and tracking has many practical applications, yet the challenge of planning over unknown or partially known targets remains difficult to address. With recent advances in deep learning, intelligent control techniques such as reinforcement learning have enabled agents to learn autonomously from environment interactions with little to no prior knowledge. Such methods can address the exploration-exploitation tradeoff of planning over unknown targets in a data-driven manner, eliminating the reliance on heuristics typical of traditional approaches and streamlining the decision-making pipeline with end-to-end training. In this paper, we propose a multi-agent reinforcement learning technique with target map building based on distributed Gaussian process. We leverage the distributed Gaussian process to encode belief over the target locations and efficiently plan over unknown targets. We evaluate the performance and transferability of the trained policy in simulation and demonstrate the method on a swarm of micro unmanned aerial vehicles with hardware experiments.
• Abstract（参考訳）: 対象の探索と追跡のために複数のロボットをデプロイすることは、多くの実践的応用があるが、未知または部分的に知られているターゲットを計画する難題は解決が難しい。 最近のディープラーニングの進歩により、強化学習のようなインテリジェントな制御技術により、エージェントは事前の知識がほとんどないし全くなくても、環境相互作用から自律的に学習することができる。 このような手法は、未知のターゲットに対する計画の探索と探索のトレードオフをデータ駆動方式で解決し、従来のアプローチに典型的なヒューリスティックへの依存を排除し、エンドツーエンドのトレーニングで意思決定パイプラインを合理化することができる。 本稿では,分散ガウス過程に基づくターゲットマップ構築を用いたマルチエージェント強化学習手法を提案する。 分散ガウス過程を利用して、対象の場所に対する信念を符号化し、未知のターゲットを効率的に計画する。 シミュレーションにおける訓練されたポリシーの性能と伝達性を評価し,ハードウェア実験による小型無人航空機群における手法の実証を行った。

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