論文の概要: Communication- and Computation-Efficient Distributed Decision-Making in Multi-Robot Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10382v1
• Date: Mon, 15 Jul 2024 01:25:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 16:30:30.529360
• Title: Communication- and Computation-Efficient Distributed Decision-Making in Multi-Robot Networks
• Title（参考訳）: マルチロボットネットワークにおける通信・計算効率の良い分散意思決定
• Authors: Zirui Xu, Sandilya Sai Garimella, Vasileios Tzoumas,
• Abstract要約: 複数のロボット間のスケーラブルでほぼ最適な関節運動計画を可能にする分散協調パラダイムを提供する。 我々のアルゴリズムは、競合する準最適アルゴリズムよりも2桁高速である。 最大45台のロボットによる監視タスクのシミュレーションでは、1Hzのオーダーでリアルタイム計画が可能で、カバー性能も優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8936428431504164
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We provide a distributed coordination paradigm that enables scalable and near-optimal joint motion planning among multiple robots. Our coordination paradigm contrasts with current paradigms that are either near-optimal but impractical for replanning times or real-time but offer no near-optimality guarantees. We are motivated by the future of collaborative mobile autonomy, where distributed teams of robots will coordinate via vehicle-to-vehicle (v2v) communication to execute information-heavy tasks like mapping, surveillance, and target tracking. To enable rapid distributed coordination, we must curtail the explosion of information-sharing across the network, thus limiting robot coordination. However, this can lead to suboptimal plans, causing overlapping trajectories instead of complementary ones. We make theoretical and algorithmic contributions to balance the trade-off between decision speed and optimality. We introduce tools for distributed submodular optimization, a diminishing returns property in information-gathering tasks. Theoretically, we analyze how local network topology affects near-optimality at the global level. Algorithmically, we provide a communication- and computation-efficient coordination algorithm for agents to balance the trade-off. Our algorithm is up to two orders faster than competitive near-optimal algorithms. In simulations of surveillance tasks with up to 45 robots, it enables real-time planning at the order of 1 Hz with superior coverage performance. To enable the simulations, we provide a high-fidelity simulator that extends AirSim by integrating a collaborative autonomy pipeline and simulating v2v communication delays.
• Abstract（参考訳）: 複数のロボット間のスケーラブルでほぼ最適な関節運動計画を可能にする分散協調パラダイムを提供する。 我々の調整パラダイムは、時間やリアルタイムを計画するのに最適に近いが実用的でない現行のパラダイムとは対照的だが、ほぼ最適の保証は提供しない。 ロボットの分散チームは、車両間(v2v)通信を通じて協調し、マッピング、監視、目標追跡といった情報量の多いタスクを実行する。 高速な分散コーディネーションを実現するには,ネットワーク全体の情報共有の爆発を抑え,ロボットコーディネートを制限する必要がある。 しかし、これは最適以下の計画につながる可能性があり、相補的な計画ではなく重なる軌道を引き起こす。 決定速度と最適性の間のトレードオフのバランスをとるために、理論的、アルゴリズム的な貢献をする。 本稿では,情報収集タスクにおけるリターン特性の低下である分散サブモジュール最適化ツールを提案する。 理論的には、局所的なネットワークトポロジが世界レベルでのほぼ最適性に与える影響を分析する。 アルゴリズムでは、エージェントがトレードオフのバランスをとるための通信効率と計算効率の調整アルゴリズムを提供する。 我々のアルゴリズムは、競合する準最適アルゴリズムよりも2桁高速である。 最大45台のロボットによる監視タスクのシミュレーションでは、1Hzのオーダーでリアルタイム計画が可能で、カバー性能も優れている。 シミュレーションを実現するために,協調的な自律パイプラインを統合し,v2v通信遅延をシミュレーションすることにより,AirSimを拡張した高忠実度シミュレータを提供する。

関連論文リスト

• FusionLLM: A Decentralized LLM Training System on Geo-distributed GPUs with Adaptive Compression [55.992528247880685]
  分散トレーニングは、システム設計と効率に関する重要な課題に直面します。 大規模深層ニューラルネットワーク(DNN)のトレーニング用に設計・実装された分散トレーニングシステムFusionLLMを提案する。 本システムと手法は,収束性を確保しつつ,ベースライン法と比較して1.45～9.39倍の高速化を実現可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-16T16:13:19Z)
• Performance-Aware Self-Configurable Multi-Agent Networks: A Distributed Submodular Approach for Simultaneous Coordination and Network Design [3.5527561584422465]
  本稿では、AlterNAting Coordination and Network-Design Algorithm(Anaconda)を紹介する。 Anacondaはスケーラブルなアルゴリズムで、ほぼ最適性を保証する。 地域モニタリングのシミュレーションシナリオを実演し,それを最先端のアルゴリズムと比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-02T18:11:33Z)
• Robotic warehousing operations: a learn-then-optimize approach to large-scale neighborhood search [84.39855372157616]
  本稿では,ワークステーションの注文処理,アイテムポッドの割り当て,ワークステーションでの注文処理のスケジュールを最適化することで,ウェアハウジングにおけるロボット部品対ピッカー操作を支援する。 そこで我々は, 大規模近傍探索を用いて, サブプロブレム生成に対する学習を最適化する手法を提案する。 Amazon Roboticsと共同で、我々のモデルとアルゴリズムは、最先端のアプローチよりも、実用的な問題に対するより強力なソリューションを生み出していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-29T20:22:22Z)
• Cellular Traffic Prediction Using Online Prediction Algorithms [5.416701003120508]
  本稿では,リアルタイムシナリオにおけるセルラーネットワークトラフィック予測におけるライブ予測アルゴリズムの有効性について検討する。 機械学習モデルに2つのライブ予測アルゴリズムを適用し,その1つは最近提案されたFast LiveStream Prediction (FLSP)アルゴリズムである。 本研究は,従来のオンライン予測アルゴリズムと比較して,FLSPアルゴリズムが非同期データレポートに必要な帯域幅を半減できることを明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-08T17:36:14Z)
• Online Submodular Coordination with Bounded Tracking Regret: Theory, Algorithm, and Applications to Multi-Robot Coordination [15.588080817106563]
  私たちは、動的で非構造的で敵対的な環境で複数のロボットが協調する未来の自律性に動機付けられています。 本稿では,前兆を知っており,時間変化の時間的変動を考慮に入れた,有界な追従後悔を伴う最初の部分モジュラコーディネートアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは,Fisherらによるセミナル逐次グリーディアルゴリズムを予測不能な環境に一般化し,準モジュラリティとアルゴリズムを利用して,最良の専門家を追跡する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-26T05:31:34Z)
• Multi-Agent Reinforcement Learning for Long-Term Network Resource Allocation through Auction: a V2X Application [7.326507804995567]
  我々は,自律エージェント間の分散意思決定として,移動エージェントの動的グループ(自動車など)からの計算タスクのオフロードを定式化する。 我々は、競争と協力のバランスをとることで、そのようなエージェントにプライベートとシステム目標の整合を動機付けるインタラクションメカニズムを設計する。 本稿では,部分的,遅延,ノイズの多い状態情報を用いて学習する,新しいマルチエージェントオンライン学習アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-29T10:29:06Z)
• Online V2X Scheduling for Raw-Level Cooperative Perception [21.099819062731463]
  視界が単独の知性を制限すると、コネクテッドカーの協調的な認識が救助にやってくる。 本稿では,センサ共有スケジューリングのエネルギー最小化問題を定式化して生レベルの協調認識モデルを提案する。 本稿では,対数的性能損失を伴うオンライン学習に基づくアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-12T15:16:45Z)
• SABER: Data-Driven Motion Planner for Autonomously Navigating Heterogeneous Robots [112.2491765424719]
  我々は、データ駆動型アプローチを用いて、異種ロボットチームをグローバルな目標に向けてナビゲートする、エンドツーエンドのオンラインモーションプランニングフレームワークを提案する。 モデル予測制御(SMPC)を用いて,ロボット力学を満たす制御入力を計算し,障害物回避時の不確実性を考慮した。 リカレントニューラルネットワークは、SMPC有限時間地平線解における将来の状態の不確かさを素早く推定するために用いられる。 ディープQ学習エージェントがハイレベルパスプランナーとして機能し、SMPCにロボットを望ましいグローバルな目標に向けて移動させる目標位置を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-03T02:56:21Z)
• Graph Neural Networks for Decentralized Multi-Robot Submodular Action Selection [101.38634057635373]
  ロボットがチームサブモジュールの目的を最大化するために共同で行動を選択する必要があるアプリケーションに焦点を当てる。 分散通信によるサブモジュール化に向けた汎用学習アーキテクチャを提案する。 大規模ロボットネットワークによるアクティブターゲットカバレッジのシナリオにおいて、GNNベースの学習アプローチのパフォーマンスを実証します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-18T15:32:07Z)
• Learning Connectivity for Data Distribution in Robot Teams [96.39864514115136]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いたアドホックネットワークにおけるデータ分散のためのタスク非依存,分散化,低レイテンシ手法を提案する。 当社のアプローチは、グローバル状態情報に基づいたマルチエージェントアルゴリズムを各ロボットで利用可能にすることで機能させます。 我々は,情報の平均年齢を報酬関数として強化学習を通じて分散gnn通信政策を訓練し,タスク固有の報酬関数と比較してトレーニング安定性が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-08T21:48:55Z)
• Path Design and Resource Management for NOMA enhanced Indoor Intelligent Robots [58.980293789967575]
  通信可能な屋内知的ロボット(IR)サービスフレームワークを提案する。 室内レイアウトとチャネル状態を決定論的に記述できるレゴモデリング手法が提案されている。 調査対象の無線マップは、強化学習エージェントを訓練するための仮想環境として呼び出される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-23T21:45:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。