論文の概要: Federated Multi-Agent Mapping for Planetary Exploration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02289v2
• Date: Sun, 29 Sep 2024 12:50:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 21:57:53.649021
• 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: 本稿では,データ共有を必要とせず,エージェント間で集中マップモデルを共同で学習する手法を提案する。 我々のアプローチは暗黙のニューラルマッピングを利用して、パシモニアスで適応可能な表現を生成する。 火星の地形と氷河のデータセットを用いたフェデレーションマッピング手法の有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4143603294943439
• License:
• Abstract: Multi-agent robotic exploration stands to play an important role in space exploration as the next generation of spacecraft robotic systems venture to more extreme and far-flung environments. A key challenge in this new paradigm will be to effectively share and utilize the vast amount of data generated on-board while operating in bandwidth-constrained regimes such as those often found in space missions. Federated learning (FL) is a promising tool for bridging this gap for a host of tasks studied across proposed mission concepts. Drawing inspiration from the upcoming CADRE Lunar rover mission, we study the task of federated multi-agent mapping and propose an approach to jointly train a centralized map model across agents without the need to share raw data. Our approach leverages implicit neural mapping to generate parsimonious and adaptable representations. We further enhance this approach with meta-initialization on Earth datasets, pre-training the network to quickly adapt to extreme and rugged terrain. We demonstrate the efficacy of our proposed federated mapping approach using Martian terrains and glacier datasets and show how it outperforms benchmarks on map reconstruction losses as well as downstream path planning tasks.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェントロボット探査は、宇宙探査において、より極端で遠く離れた環境への次世代の宇宙船ロボットシステムとして重要な役割を担っている。 この新しいパラダイムの鍵となる課題は、宇宙ミッションでよく見られるような帯域制限のある体制で運用しながら、大量のデータをオンボードで効果的に共有し、活用することである。 フェデレートラーニング(FL)は、提案されたミッション概念をまたいだ一連のタスクに対して、このギャップを埋めるための有望なツールである。 CADRE Lunarのローバーミッションからインスピレーションを得て,連合型マルチエージェントマッピングの課題について検討し,生データを共有せずにエージェント間で集中型地図モデルを共同で訓練する手法を提案する。 我々のアプローチは暗黙のニューラルマッピングを利用して、パシモニアスで適応可能な表現を生成する。 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、極端で頑丈な地形に迅速に適応するようにネットワークを事前訓練する。 我々は,火星の地形と氷河のデータセットを用いたフェデレーションマッピング手法の有効性を実証し,地図の復元損失や下流経路計画タスクのベンチマークよりも優れていることを示す。

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