論文の概要: Deploying Ten Thousand Robots: Scalable Imitation Learning for Lifelong Multi-Agent Path Finding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21415v1
• Date: Mon, 28 Oct 2024 18:13:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:41:25.430123
• Title: Deploying Ten Thousand Robots: Scalable Imitation Learning for Lifelong Multi-Agent Path Finding
• Title（参考訳）: 10万個のロボットをデプロイする: 生涯にわたるマルチエージェント経路探索のためのスケーラブルな模倣学習
• Authors: He Jiang, Yutong Wang, Rishi Veerapaneni, Tanishq Duhan, Guillaume Sartoretti, Jiaoyang Li,
• Abstract要約: Lifelong Multi-Agent Path Finding (LMAPF) はMAPFの変種であり、エージェントは絶えず新しい目標に割り当てられる。 近年,この分野は個別の局所観測に基づいて,一段階の動作を反応的に生成する学習的手法を取り入れている。 本研究は,新しい通信モジュールと系統的な単一ステップ衝突分解とグローバルガイダンス技術を導入した模倣学習に基づくLMAPFソルバを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.289593818360938
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• Abstract: Lifelong Multi-Agent Path Finding (LMAPF) is a variant of MAPF where agents are continually assigned new goals, necessitating frequent re-planning to accommodate these dynamic changes. Recently, this field has embraced learning-based methods, which reactively generate single-step actions based on individual local observations. However, it is still challenging for them to match the performance of the best search-based algorithms, especially in large-scale settings. This work proposes an imitation-learning-based LMAPF solver that introduces a novel communication module and systematic single-step collision resolution and global guidance techniques. Our proposed solver, Scalable Imitation Learning for LMAPF (SILLM), inherits the fast reasoning speed of learning-based methods and the high solution quality of search-based methods with the help of modern GPUs. Across six large-scale maps with up to 10,000 agents and varying obstacle structures, SILLM surpasses the best learning- and search-based baselines, achieving average throughput improvements of 137.7% and 16.0%, respectively. Furthermore, SILLM also beats the winning solution of the 2023 League of Robot Runners, an international LMAPF competition sponsored by Amazon Robotics. Finally, we validated SILLM with 10 real robots and 100 virtual robots in a mockup warehouse environment.
• Abstract（参考訳）: Lifelong Multi-Agent Path Finding (LMAPF) はMAPFの変種であり、エージェントは新しい目標を常に割り当て、これらの動的変化に対応するために頻繁に再計画する必要がある。 近年,この分野は個別の局所観測に基づいて,一段階の動作を反応的に生成する学習的手法を取り入れている。 しかし、特に大規模な環境では、最高の検索ベースのアルゴリズムの性能にマッチすることは依然として困難である。 本研究は,新しい通信モジュールと系統的な単一ステップ衝突分解とグローバルガイダンス技術を導入した模倣学習に基づくLMAPFソルバを提案する。 提案手法は,LMAPF (SILLM) のためのスケーラブル・イミテーション・ラーニング・フォー・LMAPF (Scalable Imitation Learning for LMAPF) である。 最大10,000のエージェントと様々な障害物構造を持つ6つの大規模マップにおいて、SILLMは最高の学習ベースラインと検索ベースラインを超え、それぞれ137.7%と16.0%の平均スループット向上を達成した。 さらに、SILLMは、Amazon Roboticsが主催する国際LMAPFコンペである2023 League of Robot Runnersの優勝ソリューションも打ち負かしている。 最後に,モックアップ倉庫環境において,実ロボット10個と仮想ロボット100個を用いてSILLMを検証した。

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