論文の概要: Distributed Autonomous Swarm Formation for Dynamic Network Bridging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01557v1
• Date: Tue, 2 Apr 2024 01:45:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-03 18:18:02.807262
• Title: Distributed Autonomous Swarm Formation for Dynamic Network Bridging
• Title（参考訳）: 動的ネットワークブリッジのための分散自律群形成
• Authors: Raffaele Galliera, Thies Möhlenhof, Alessandro Amato, Daniel Duran, Kristen Brent Venable, Niranjan Suri,
• Abstract要約: 離散化された部分観測可能なマルコフ決定過程(Dec-POMDP)における動的ネットワークブリッジ問題について定式化する。 グラフ畳み込み強化学習(DGN)に基づく問題に対するマルチエージェント強化学習(MARL)アプローチを提案する。 提案手法はシミュレーション環境で評価し,将来性を示す集中型ベースラインと比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.27919181139919
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Effective operation and seamless cooperation of robotic systems are a fundamental component of next-generation technologies and applications. In contexts such as disaster response, swarm operations require coordinated behavior and mobility control to be handled in a distributed manner, with the quality of the agents' actions heavily relying on the communication between them and the underlying network. In this paper, we formulate the problem of dynamic network bridging in a novel Decentralized Partially Observable Markov Decision Process (Dec-POMDP), where a swarm of agents cooperates to form a link between two distant moving targets. Furthermore, we propose a Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) approach for the problem based on Graph Convolutional Reinforcement Learning (DGN) which naturally applies to the networked, distributed nature of the task. The proposed method is evaluated in a simulated environment and compared to a centralized heuristic baseline showing promising results. Moreover, a further step in the direction of sim-to-real transfer is presented, by additionally evaluating the proposed approach in a near Live Virtual Constructive (LVC) UAV framework.
• Abstract（参考訳）: ロボットシステムの効果的な操作とシームレスな協調は、次世代技術や応用の基本的な構成要素である。 災害対応などの文脈では、Swarm操作は協調行動と移動制御を分散的に扱う必要があり、エージェントの行動の質はそれらと基盤となるネットワーク間の通信に大きく依存する。 本稿では,分散化された部分観測可能なマルコフ決定プロセス(Dec-POMDP)において,エージェント群が協調して2つの移動目標間のリンクを形成する動的ネットワークブリッジの問題を定式化する。 さらに,グラフ畳み込み強化学習(DGN)に基づくマルチエージェント強化学習(MARL)手法を提案する。 提案手法はシミュレーション環境で評価し,将来性を示す集中型ヒューリスティックベースラインと比較した。 さらに、LVC(Live Virtual Constructive) UAV(Live Virtual Constructive) UAV)フレームワークにおいて、提案手法を更に評価することにより、sim-to-realトランスファーの方向性のさらなるステップを示す。

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