論文の概要: Federated Multi-Agent Mapping for Planetary Exploration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02289v1
- Date: Tue, 2 Apr 2024 20:32:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 19:19:01.545725
- Title: Federated Multi-Agent Mapping for Planetary Exploration
- Title(参考訳): 惑星探査のためのフェデレーションマルチエージェントマッピング
- Authors: Tiberiu-Ioan Szatmari, Abhishek Cauligi,
- Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、コラボレーティブラーニングにおける分散型データの課題に対処する、分散マッピングのための有望なアプローチである。
我々のアプローチは暗黙的なニューラルマッピングを利用し、コンパクトで適応可能な表現のために、ニューラルネットワークによって学習された連続関数としてマップを表現します。
マルチエージェント探索シナリオにおける実環境展開の有効性を実証し,本手法を厳格に評価する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.4143603294943439
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In multi-agent robotic exploration, managing and effectively utilizing the vast, heterogeneous data generated from dynamic environments poses a significant challenge. Federated learning (FL) is a promising approach for distributed mapping, addressing the challenges of decentralized data in collaborative learning. FL enables joint model training across multiple agents without requiring the centralization or sharing of raw data, overcoming bandwidth and storage constraints. Our approach leverages implicit neural mapping, representing maps as continuous functions learned by neural networks, for compact and adaptable representations. We further enhance this approach with meta-initialization on Earth datasets, pre-training the network to quickly learn new map structures. This combination demonstrates strong generalization to diverse domains like Martian terrain and glaciers. We rigorously evaluate this approach, demonstrating its effectiveness for real-world deployment in multi-agent exploration scenarios.
- Abstract(参考訳): マルチエージェントロボット探索では、動的環境から生成される膨大な異種データの管理と有効利用が大きな課題となっている。
フェデレートラーニング(FL)は、コラボレーティブラーニングにおける分散型データの課題に対処する、分散マッピングのための有望なアプローチである。
FLは、複数のエージェント間でのジョイントモデルトレーニングを可能にし、生データの集中化や共有を必要とせず、帯域幅とストレージ制約を克服する。
我々のアプローチは暗黙的なニューラルマッピングを利用し、コンパクトで適応可能な表現のために、ニューラルネットワークによって学習された連続関数としてマップを表現します。
我々は、このアプローチをさらに強化し、地球データセットのメタ初期化を行い、ネットワークをトレーニングして、新しい地図構造を素早く学習する。
この組み合わせは、火星の地形や氷河のような多様な領域に強い一般化を示す。
マルチエージェント探索シナリオにおける実環境展開の有効性を実証し,本手法を厳格に評価する。
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