論文の概要: MASP: Scalable GNN-based Planning for Multi-Agent Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02522v2
• Date: Mon, 02 Dec 2024 12:49:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-03 16:55:45.158622
• Title: MASP: Scalable GNN-based Planning for Multi-Agent Navigation
• Title（参考訳）: MASP: マルチエージェントナビゲーションのためのスケーラブルなGNNベースプランニング
• Authors: Xinyi Yang, Xinting Yang, Chao Yu, Jiayu Chen, Wenbo Ding, Huazhong Yang, Yu Wang,
• Abstract要約: Multi-Agent Scalable Graph-based Planner (MASP)は、ナビゲーションタスクのためのゴール条件付き階層型プランナーである。 MASPは、大規模な探索空間を複数の目標条件付き部分空間に分解することで、空間の複雑さを低減するために階層的なフレームワークを採用している。 エージェントの協力とさまざまなチームサイズへの適応のために、エージェントと目標をグラフとしてモデル化し、それらの関係をよりよく捉えます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.70078556851899
• License:
• Abstract: We investigate multi-agent navigation tasks, where multiple agents need to reach initially unassigned goals in a limited time. Classical planning-based methods suffer from expensive computation overhead at each step and offer limited expressiveness for complex cooperation strategies. In contrast, reinforcement learning (RL) has recently become a popular approach for addressing this issue. However, RL struggles with low data efficiency and cooperation when directly exploring (nearly) optimal policies in a large exploration space, especially with an increased number of agents(e.g., 10+ agents) or in complex environments (e.g., 3-D simulators). In this paper, we propose the Multi-Agent Scalable Graph-based Planner (MASP), a goal-conditioned hierarchical planner for navigation tasks with a substantial number of agents in the decentralized setting. MASP employs a hierarchical framework to reduce space complexity by decomposing a large exploration space into multiple goal-conditioned subspaces, where a high-level policy assigns agents goals, and a low-level policy navigates agents toward designated goals. For agent cooperation and the adaptation to varying team sizes, we model agents and goals as graphs to better capture their relationship. The high-level policy, the Goal Matcher, leverages a graph-based Self-Encoder and Cross-Encoder to optimize goal assignment by updating the agent and the goal graphs. The low-level policy, the Coordinated Action Executor, introduces the Group Information Fusion to facilitate group division and extract agent relationships across groups, enhancing training efficiency for agent cooperation. The results demonstrate that MASP outperforms RL and planning-based baselines in task efficiency.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェントナビゲーションタスクについて検討し、複数のエージェントが指定されていない目標を限られた時間で到達する必要がある場合について検討する。 古典的な計画に基づく手法は、各ステップで高価な計算オーバーヘッドに悩まされ、複雑な協調戦略に対して限定的な表現性を提供する。 対照的に、強化学習(RL)は近年、この問題に対処するための一般的なアプローチとなっている。 しかし、RLは大規模な探査空間において、特に複雑な環境(例えば3次元シミュレーター)において、直接(ほぼ)最適なポリシーを探索する際に、データ効率と協力の低さに苦慮している。 本稿では,マルチエージェント・スケーラブルグラフ・ベース・プランナー (MASP) を提案する。 MASPは、大規模な探索空間を複数の目標条件付き部分空間に分解することで、空間の複雑さを減らすために階層的なフレームワークを採用しており、そこでは、高レベルポリシーがエージェント目標を割り当て、低レベルポリシーがエージェントを指定された目標に向けてナビゲートする。 エージェントの協力とさまざまなチームサイズへの適応のために、エージェントと目標をグラフとしてモデル化し、それらの関係をよりよく捉えます。 高レベルのポリシーであるGoal Matcherは、グラフベースのセルフエンコーダとクロスエンコーダを活用して、エージェントとゴールグラフを更新することで、目標の割り当てを最適化する。 低レベルの政策である協調行動実行者はグループ情報融合を導入し、グループ分割を促進し、グループ間のエージェント関係を抽出し、エージェント協力のための訓練効率を高める。 その結果,MASP はタスク効率において RL と計画ベースラインを上回っていることがわかった。

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