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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06372v2
• Date: Tue, 14 Jan 2025 22:43:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-16 15:50:01.608999
• 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: エージェント間の分散意思決定を協調するための協調型非同期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。 我々は,CATMiPを2次元グリッドワールドシミュレーション環境で評価し,その性能を計画に基づく探索法と比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1049608786515839
• License:
• Abstract: Cooperative mission planning for heterogeneous teams of mobile robots presents a unique set of challenges, particularly when operating under communication constraints and limited computational resources. To address these challenges, we propose the Cooperative and Asynchronous Transformer-based Mission Planning (CATMiP) framework, which leverages multi-agent reinforcement learning (MARL) to coordinate distributed decision making among agents with diverse sensing, motion, and actuation capabilities, operating under sporadic ad hoc communication. A Class-based Macro-Action Decentralized Partially Observable Markov Decision Process (CMacDec-POMDP) is also formulated to effectively model asynchronous decision-making for heterogeneous teams of agents. The framework utilizes an asynchronous centralized training and distributed execution scheme that is developed based on the Multi-Agent Transformer (MAT) architecture. This design allows a single trained model to generalize to larger environments and accommodate varying team sizes and compositions. We evaluate CATMiP in a 2D grid-world simulation environment and compare its performance against planning-based exploration methods. Results demonstrate CATMiP's superior efficiency, scalability, and robustness to communication dropouts, highlighting its potential for real-world heterogeneous mobile robot systems. The code is available at https://github.com/mylad13/CATMiP.
• Abstract（参考訳）: 移動ロボットの異種チームのための協調ミッションプランニングは,特に通信制約や限られた計算資源の下での運用において,ユニークな課題の集合を示す。 これらの課題に対処するために,多エージェント強化学習(MARL)を利用した協調型・非同期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。 また、CMacDec-POMDP(C MacDec-POMDP)は、異種エージェントの非同期決定を効果的にモデル化するために、クラスベースのマクロアクション分散部分観測可能マルコフ決定プロセス(CMacDec-POMDP)も構成されている。 このフレームワークは、マルチエージェントトランスフォーマー(MAT)アーキテクチャに基づいて開発された非同期集中型トレーニングと分散実行方式を利用する。 この設計により、単一のトレーニングされたモデルでより大きな環境に一般化し、さまざまなチームサイズと構成を適合させることができる。 我々は,CATMiPを2次元グリッドワールドシミュレーション環境で評価し,その性能を計画に基づく探索法と比較した。 結果は、CATMiPが通信のドロップアウトに対して優れた効率性、スケーラビリティ、堅牢性を示し、現実世界の異種移動ロボットシステムの可能性を強調している。 コードはhttps://github.com/mylad13/CATMiPで入手できる。

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