論文の概要: Multi-Robot Informative Path Planning for Efficient Target Mapping using Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16967v1
• Date: Wed, 25 Sep 2024 14:27:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-27 03:25:18.518034
• Title: Multi-Robot Informative Path Planning for Efficient Target Mapping using Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深部強化学習を用いた効率的な目標マッピングのためのマルチロボットインフォーマティブパス計画
• Authors: Apoorva Vashisth, Dipam Patel, Damon Conover, Aniket Bera,
• Abstract要約: 本稿では,多ボット情報経路計画のための新しい深層強化学習手法を提案する。 我々は、集中的な訓練と分散実行パラダイムを通じて強化学習政策を訓練する。 提案手法は,他の最先端のマルチロボット目標マッピング手法よりも33.75%向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.134855513221359
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous robots are being employed in several mapping and data collection tasks due to their efficiency and low labor costs. In these tasks, the robots are required to map targets-of-interest in an unknown environment while constrained to a given resource budget such as path length or mission time. This is a challenging problem as each robot has to not only detect and avoid collisions from static obstacles in the environment but also has to model other robots' trajectories to avoid inter-robot collisions. We propose a novel deep reinforcement learning approach for multi-robot informative path planning to map targets-of-interest in an unknown 3D environment. A key aspect of our approach is an augmented graph that models other robots' trajectories to enable planning for communication and inter-robot collision avoidance. We train our decentralized reinforcement learning policy via the centralized training and decentralized execution paradigm. Once trained, our policy is also scalable to varying number of robots and does not require re-training. Our approach outperforms other state-of-the-art multi-robot target mapping approaches by 33.75% in terms of the number of discovered targets-of-interest. We open-source our code and model at: https://github.com/AccGen99/marl_ipp
• Abstract（参考訳）: 自律ロボットは、その効率性と労働コストの低さから、いくつかのマッピングやデータ収集タスクに採用されている。 これらのタスクでは、ロボットは経路長やミッションタイムなどのリソース予算に制約を課しながら、未知の環境における関心のターゲットをマッピングする必要がある。 これは、各ロボットが環境中の静的障害物から衝突を検出し、回避するだけでなく、ロボット同士の衝突を避けるために、他のロボットの軌道をモデル化する必要があるため、難しい問題である。 本研究では,未知の3次元環境における関心のターゲットをマップするマルチロボット情報経路計画のための新しい深層強化学習手法を提案する。 我々のアプローチの重要な側面は、他のロボットの軌道をモデル化し、通信計画とロボット間衝突回避を可能にする拡張グラフである。 我々は、集中型学習と分散型実行パラダイムを通じて、分散化された強化学習政策を訓練する。 トレーニングが完了すると、ポリシーはさまざまなロボットにスケーラブルになり、再トレーニングは不要になります。 提案手法は,他の最先端のマルチロボット目標マッピング手法よりも33.75%向上する。 私たちは、コードとモデルをhttps://github.com/AccGen99/marl_ippでオープンソース化しました。

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