論文の概要: Cooperative and Asynchronous Transformer-based Mission Planning for Heterogeneous Teams of Mobile Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06372v1
• Date: Tue, 8 Oct 2024 21:14:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 06:09:19.651637
• Title: Cooperative and Asynchronous Transformer-based Mission Planning for Heterogeneous Teams of Mobile Robots
• Title（参考訳）: 移動ロボットの不均一チームのための協調的・非同期トランスフォーマーによるミッションプランニング
• Authors: Milad Farjadnasab, Shahin Sirouspour,
• Abstract要約: 本稿では,CATMiP(Cooperative and Asynchronous Transformer-based Mission Planning)フレームワークを提案する。 CatMiPはマルチエージェント強化学習を使用して、エージェントを異質なセンシング、モーション、アクティベーション能力で調整する。 ミッションの複雑さやコミュニケーションの制約に容易に適応し、さまざまな環境サイズやチーム構成にスケールします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1049608786515839
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Coordinating heterogeneous teams of mobile robots for tasks such as search and rescue is highly challenging. This is due to the complexities of perception, decision making and planning in such environments, with agents' non-synchronous operation, constrained communication, and limited computational resources. This paper presents the Cooperative and Asynchronous Transformer-based Mission Planning (CATMiP) framework, which leverages multi-agent reinforcement learning (MARL) to effectively coordinate agents with heterogeneous sensing, motion, and actuation capabilities. The framework introduces a Class-based Macro-Action Decentralized Partially Observable Markov Decision Process (CMD-POMDP) model to handle asynchronous decision-making among different agent classes via macro-actions. It also extends the Multi-Agent Transformer (MAT) architecture to facilitate distributed, ad hoc communication among the agents. CATMiP easily adapts to mission complexities and communication constraints, and scales to varying environment sizes and team compositions. Simulations demonstrate its scalability and ability to achieve cooperative mission objectives with two classes of explorer and rescuer agents, even under severe communication constraints. The code is available at https://github.com/mylad13/CATMiP.
• Abstract（参考訳）: 捜索や救助などのタスクのために、移動ロボットの異質なチームを調整することは極めて困難である。 これは、エージェントの非同期操作、制約された通信、限られた計算資源を含む、そのような環境における知覚、意思決定、計画の複雑さに起因する。 本稿では,多エージェント強化学習(MARL)を利用した協調型・非同期型トランスフォーマーベースミッションプランニング(CATMiP)フレームワークを提案する。 このフレームワークは、マクロアクションを介して異なるエージェントクラス間の非同期決定を処理するために、クラスベースのマクロアクション分散部分観測可能なマルコフ決定プロセス(CMD-POMDP)モデルを導入している。 また、マルチエージェントトランスフォーマー(MAT)アーキテクチャを拡張し、エージェント間の分散アドホック通信を容易にする。 CATMiPはミッションの複雑さやコミュニケーションの制約に容易に適応し、さまざまな環境サイズやチーム構成にスケールする。 シミュレーションは、厳密な通信制約下であっても、探検家と救助隊員の2つのクラスで協調的なミッション目標を達成するためのスケーラビリティと能力を示す。 コードはhttps://github.com/mylad13/CATMiPで入手できる。

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