論文の概要: LPAC: Learnable Perception-Action-Communication Loops with Applications to Coverage Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04855v3
• Date: Thu, 8 Feb 2024 16:05:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-10 03:06:44.277925
• Title: LPAC: Learnable Perception-Action-Communication Loops with Applications to Coverage Control
• Title（参考訳）: LPAC:学習可能な知覚・行動・コミュニケーションループとカバレッジ制御への応用
• Authors: Saurav Agarwal, Ramya Muthukrishnan, Walker Gosrich, Vijay Kumar, Alejandro Ribeiro
• Abstract要約: 本稿では,その問題に対する学習可能なパーセプション・アクション・コミュニケーション(LPAC)アーキテクチャを提案する。 CNNは局所認識を処理する。グラフニューラルネットワーク(GNN)はロボットのコミュニケーションを促進する。 評価の結果,LPACモデルは標準分散型および集中型カバレッジ制御アルゴリズムよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.86089324742024
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Coverage control is the problem of navigating a robot swarm to collaboratively monitor features or a phenomenon of interest not known a priori. The problem is challenging in decentralized settings with robots that have limited communication and sensing capabilities. We propose a learnable Perception-Action-Communication (LPAC) architecture for the problem, wherein a convolution neural network (CNN) processes localized perception; a graph neural network (GNN) facilitates robot communications; finally, a shallow multi-layer perceptron (MLP) computes robot actions. The GNN enables collaboration in the robot swarm by computing what information to communicate with nearby robots and how to incorporate received information. Evaluations show that the LPAC models -- trained using imitation learning -- outperform standard decentralized and centralized coverage control algorithms. The learned policy generalizes to environments different from the training dataset, transfers to larger environments with more robots, and is robust to noisy position estimates. The results indicate the suitability of LPAC architectures for decentralized navigation in robot swarms to achieve collaborative behavior.
• Abstract（参考訳）: 被覆制御は、ロボット群をナビゲートし、特徴や前兆を知らない現象を協調的に監視する問題である。 この問題は、コミュニケーションや感知能力に制限のあるロボットによる分散設定では難しい。 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク (cnn) が局所的な知覚を処理し,グラフニューラルネットワーク (gnn) がロボット通信を容易にし,最後に,浅い多層パーセプトロン (mlp) がロボットの動作を計算する,lpacアーキテクチャを提案する。 gnnは、近くのロボットと通信する情報と、受信した情報を組み込む方法を計算することで、ロボット群でのコラボレーションを可能にする。 LPACモデルは、模倣学習を用いて訓練され、標準の分散型および集中型カバレッジ制御アルゴリズムを上回っている。 学習されたポリシーは、トレーニングデータセットとは異なる環境に一般化され、より多くのロボットでより大きな環境に転送される。 その結果,ロボット群における分散ナビゲーションにおけるlpacアーキテクチャの適合性が示唆された。

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