論文の概要: Attention Graph for Multi-Robot Social Navigation with Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17914v1
• Date: Wed, 31 Jan 2024 15:24:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-01 14:02:56.039533
• Title: Attention Graph for Multi-Robot Social Navigation with Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深層強化学習を用いたマルチロボットソーシャルナビゲーションのための注意グラフ
• Authors: Erwan Escudie and Laetitia Matignon and Jacques Saraydaryan
• Abstract要約: 深部強化学習(RL)を用いたマルチエージェント社会認識ナビゲーション戦略の学習方法であるMultiSocを提案する。 マルチエージェントディープRLに関する最近の研究から着想を得た本手法は,エージェント相互作用のグラフベース表現を利用して,エンティティ(歩行者とエージェント)の位置と視野を組み合わせる。 提案手法はソーシャルナビゲーションよりも高速に学習し,複数の異種人との群集ナビゲーションに挑戦する上で,効率的なマルチエージェントの暗黙調整を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning robot navigation strategies among pedestrian is crucial for domain based applications. Combining perception, planning and prediction allows us to model the interactions between robots and pedestrians, resulting in impressive outcomes especially with recent approaches based on deep reinforcement learning (RL). However, these works do not consider multi-robot scenarios. In this paper, we present MultiSoc, a new method for learning multi-agent socially aware navigation strategies using RL. Inspired by recent works on multi-agent deep RL, our method leverages graph-based representation of agent interactions, combining the positions and fields of view of entities (pedestrians and agents). Each agent uses a model based on two Graph Neural Network combined with attention mechanisms. First an edge-selector produces a sparse graph, then a crowd coordinator applies node attention to produce a graph representing the influence of each entity on the others. This is incorporated into a model-free RL framework to learn multi-agent policies. We evaluate our approach on simulation and provide a series of experiments in a set of various conditions (number of agents / pedestrians). Empirical results show that our method learns faster than social navigation deep RL mono-agent techniques, and enables efficient multi-agent implicit coordination in challenging crowd navigation with multiple heterogeneous humans. Furthermore, by incorporating customizable meta-parameters, we can adjust the neighborhood density to take into account in our navigation strategy.
• Abstract（参考訳）: 歩行者間のロボットナビゲーション戦略の学習はドメインベースのアプリケーションにとって不可欠である。 知覚と計画と予測を組み合わせることで,ロボットと歩行者のインタラクションをモデル化することが可能になります。 しかし、これらの作業はマルチロボットのシナリオを考慮しない。 本稿では,RLを用いたマルチエージェント型ナビゲーション戦略の学習手法であるMultiSocを提案する。 近年のマルチエージェントディープRLに触発された本手法では,エージェント間の相互作用をグラフベースで表現し,エンティティ(歩行者とエージェント)の位置と視野を組み合わせる。 各エージェントは2つのグラフニューラルネットワークとアテンションメカニズムを組み合わせたモデルを使用する。 まずエッジセレクタがスパースグラフを生成し、次に群衆コーディネータがノードに注意を払い、各エンティティが他のエンティティに与える影響を表すグラフを生成する。 これはモデルフリーのRLフレームワークに組み込まれ、マルチエージェントポリシーを学ぶ。 シミュレーションに対する我々のアプローチを評価し,様々な条件(エージェント数/歩行者数)で一連の実験を行った。 実験の結果,本手法はソーシャルナビゲーションよりも高速に学習し,複数の異種人との群集ナビゲーションに挑戦する上で,効率的なマルチエージェントの暗黙調整を可能にすることがわかった。 さらに、カスタマイズ可能なメタパラメータを組み込むことで、ナビゲーション戦略で考慮すべき近傍密度を調整できる。

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