論文の概要: State-of-the-art in Robot Learning for Multi-Robot Collaboration: A Comprehensive Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11822v1
- Date: Sat, 3 Aug 2024 21:22:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-25 14:11:11.621777
- Title: State-of-the-art in Robot Learning for Multi-Robot Collaboration: A Comprehensive Survey
- Title（参考訳）: マルチロボットコラボレーションのためのロボット学習の現状と課題:総合的調査
- Authors: Bin Wu, C Steve Suh,
- Abstract要約: この基盤上に構築されたマルチロボットシステム(MRS)は劇的な進化を遂げている。
人工知能技術とロボットハードウェアの融合は、MSSに幅広い応用可能性をもたらしている。
本稿では,マルチロボット協調におけるロボット学習の現状について概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.686336957004475
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: With the continuous breakthroughs in core technology, the dawn of large-scale integration of robotic systems into daily human life is on the horizon. Multi-robot systems (MRS) built on this foundation are undergoing drastic evolution. The fusion of artificial intelligence technology with robot hardware is seeing broad application possibilities for MRS. This article surveys the state-of-the-art of robot learning in the context of Multi-Robot Cooperation (MRC) of recent. Commonly adopted robot learning methods (or frameworks) that are inspired by humans and animals are reviewed and their advantages and disadvantages are discussed along with the associated technical challenges. The potential trends of robot learning and MRS integration exploiting the merging of these methods with real-world applications is also discussed at length. Specifically statistical methods are used to quantitatively corroborate the ideas elaborated in the article.
- Abstract（参考訳）: コアテクノロジーの継続的なブレークスルーにより、ロボットシステムの大規模統合が日々の生活に広まりつつある。
この基盤上に構築されたマルチロボットシステム(MRS)は劇的な進化を遂げている。
ロボットハードウェアと人工知能技術の融合は、MSSの幅広い応用可能性を示している。この記事では、近年のMRC(Multi-Robot Cooperation)の文脈で、ロボット学習の現状を調査する。
人間や動物にインスパイアされたロボット学習手法(あるいはフレームワーク)を概ね検討し、関連する技術的課題とともにその利点と欠点について議論する。
ロボット学習とMSS統合の潜在的なトレンドは,これらの手法と実世界の応用を融合させることによっても議論されている。
具体的に統計学的手法は、この記事で詳述されたアイデアを定量的に相関づけるために用いられる。
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