論文の概要: Generalizability of Graph Neural Networks for Decentralized Unlabeled Motion Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19829v1
• Date: Sun, 29 Sep 2024 23:57:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 17:29:56.102792
• Title: Generalizability of Graph Neural Networks for Decentralized Unlabeled Motion Planning
• Title（参考訳）: 分散型非ラベル運動計画のためのグラフニューラルネットワークの一般化可能性
• Authors: Shreyas Muthusamy, Damian Owerko, Charilaos I. Kanatsoulis, Saurav Agarwal, Alejandro Ribeiro,
• Abstract要約: ラベルなしの動作計画では、衝突回避を確保しながら、ロボットのセットを目標の場所に割り当てる。 この問題は、探査、監視、輸送などの応用において、マルチロボットシステムにとって不可欠なビルディングブロックを形成している。 この問題に対処するために、各ロボットは、その400ドルのアネレストロボットと$k$アネレストターゲットの位置のみを知っている分散環境で対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.86540018081531
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unlabeled motion planning involves assigning a set of robots to target locations while ensuring collision avoidance, aiming to minimize the total distance traveled. The problem forms an essential building block for multi-robot systems in applications such as exploration, surveillance, and transportation. We address this problem in a decentralized setting where each robot knows only the positions of its $k$-nearest robots and $k$-nearest targets. This scenario combines elements of combinatorial assignment and continuous-space motion planning, posing significant scalability challenges for traditional centralized approaches. To overcome these challenges, we propose a decentralized policy learned via a Graph Neural Network (GNN). The GNN enables robots to determine (1) what information to communicate to neighbors and (2) how to integrate received information with local observations for decision-making. We train the GNN using imitation learning with the centralized Hungarian algorithm as the expert policy, and further fine-tune it using reinforcement learning to avoid collisions and enhance performance. Extensive empirical evaluations demonstrate the scalability and effectiveness of our approach. The GNN policy trained on 100 robots generalizes to scenarios with up to 500 robots, outperforming state-of-the-art solutions by 8.6\% on average and significantly surpassing greedy decentralized methods. This work lays the foundation for solving multi-robot coordination problems in settings where scalability is important.
• Abstract（参考訳）: ラベルなしの運動計画では、衝突回避を確保しつつ、移動距離を最小にすることを目的として、ロボットのセットを目標の場所に割り当てる。 この問題は、探査、監視、輸送などの応用において、マルチロボットシステムにとって不可欠なビルディングブロックを形成している。 この問題に対処するために、各ロボットは、その400ドルのアネレストロボットと$k$アネレストターゲットの位置のみを知っている分散環境で対処する。 このシナリオは組合せ代入と連続空間運動計画の要素を組み合わせることで、従来の集中型アプローチにおいて大きなスケーラビリティ上の課題を提起する。 これらの課題を克服するために,グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて学習した分散ポリシを提案する。 GNN は,(1) ロボットが隣人と通信する情報を判断し,(2) 受信した情報をローカルな観察と統合する方法を判断することを可能にする。 我々は,ハンガリーの集中型アルゴリズムをエキスパートポリシーとして模倣学習を用いてGNNを訓練し,さらに強化学習を用いて微調整を行い,衝突を回避し,性能を向上させる。 大規模な経験的評価は、我々のアプローチのスケーラビリティと有効性を示している。 100台のロボットで訓練されたGNNポリシーは、最大500台のロボットでシナリオを一般化し、最先端のソリューションを平均8.6倍に上回り、非集中的な手法をはるかに上回っている。 この作業は、スケーラビリティが重要である設定において、マルチロボット調整問題を解決するための基盤となる。

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