論文の概要: MAexp: A Generic Platform for RL-based Multi-Agent Exploration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12824v1
• Date: Fri, 19 Apr 2024 12:00:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-22 15:16:46.752793
• Title: MAexp: A Generic Platform for RL-based Multi-Agent Exploration
• Title（参考訳）: MAexp: RLベースのマルチエージェント探索のための汎用プラットフォーム
• Authors: Shaohao Zhu, Jiacheng Zhou, Anjun Chen, Mingming Bai, Jiming Chen, Jinming Xu,
• Abstract要約: 既存のプラットフォームはサンプリングの非効率性とマルチエージェント強化学習(MARL)アルゴリズムの多様性の欠如に悩まされている。 我々は、多エージェント探索のための汎用プラットフォームであるMAexpを提案し、最先端のMARLアルゴリズムと代表シナリオを統合した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.672198570643586
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The sim-to-real gap poses a significant challenge in RL-based multi-agent exploration due to scene quantization and action discretization. Existing platforms suffer from the inefficiency in sampling and the lack of diversity in Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) algorithms across different scenarios, restraining their widespread applications. To fill these gaps, we propose MAexp, a generic platform for multi-agent exploration that integrates a broad range of state-of-the-art MARL algorithms and representative scenarios. Moreover, we employ point clouds to represent our exploration scenarios, leading to high-fidelity environment mapping and a sampling speed approximately 40 times faster than existing platforms. Furthermore, equipped with an attention-based Multi-Agent Target Generator and a Single-Agent Motion Planner, MAexp can work with arbitrary numbers of agents and accommodate various types of robots. Extensive experiments are conducted to establish the first benchmark featuring several high-performance MARL algorithms across typical scenarios for robots with continuous actions, which highlights the distinct strengths of each algorithm in different scenarios.
• Abstract（参考訳）: sim-to-realギャップはシーンの量子化とアクションの離散化によるRLに基づくマルチエージェント探索において大きな課題となる。 既存のプラットフォームはサンプリングの効率の悪さと、さまざまなシナリオにわたるマルチエージェント強化学習(MARL)アルゴリズムの多様性の欠如に悩まされており、その広範な応用を抑えている。 これらのギャップを埋めるために,多エージェント探索のための汎用プラットフォームであるMAexpを提案する。 さらに、探索シナリオを表現するために点雲を使用し、高忠実度環境マッピングとサンプリング速度を既存のプラットフォームより約40倍高速にします。 さらに、アテンションベースのマルチエージェントターゲットジェネレータとシングルエージェントモーションプランナーを備えており、MAexpは任意の数のエージェントと様々な種類のロボットに対応できる。 連続的な動作を持つロボットの典型的なシナリオにまたがって、いくつかの高性能なMARLアルゴリズムを特徴付ける最初のベンチマークを確立するために、大規模な実験が行われた。

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