論文の概要: Capability-Aware Shared Hypernetworks for Flexible Heterogeneous Multi-Robot Coordination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06058v3
• Date: Wed, 05 Mar 2025 15:37:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-06 21:49:12.078766
• Title: Capability-Aware Shared Hypernetworks for Flexible Heterogeneous Multi-Robot Coordination
• Title（参考訳）: フレキシブル・ヘテロジニアス・マルチロボットコーディネートのための能力を考慮した共有ハイパーネット
• Authors: Kevin Fu, Shalin Jain, Pierce Howell, Harish Ravichandar,
• Abstract要約: 本稿では,単一アーキテクチャが各ロボットと現在の状況に動的に適応できるように,能力認識型共有ハイパーネットワークス(CASH)を提案する。 CASHは、ローカルな観察とロボットの個人的および集団的能力に基づいて、各ロボットに適応可能な共有意思決定戦略を符号化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.681242476043447
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances have enabled heterogeneous multi-robot teams to learn complex and effective coordination. However, existing architectural designs that support heterogeneous teams tend to force a trade-off between expressivity and efficiency. Some attempt to encode diverse behaviors within a single shared architecture by appending the input with an ID unique to each robot or robot type. These designs improve sample and parameter efficiency but tend to limit behavioral diversity. Others use a separate policy for each robot, enabling greater diversity at the cost of efficiency and generalization. We view these two designs as ends of a spectrum and explore a middle-ground approach that enables efficient learning of diverse behaviors. Inspired by work in transfer learning and meta RL, and building upon prior work in trait-based task allocation, we propose Capability-Aware Shared Hypernetworks (CASH), a general-purpose soft weight sharing architecture that uses hypernetworks to enable a single architecture to dynamically adapt to each robot and the current context. Intuitively, CASH encodes shared decision making strategies that can be adapted to each robot based on local observations and the robots' individual and collective capabilities (e.g., speed and payload). CASH explicitly captures the impact of capabilities on collective behavior, enabling zero-shot generalization to unseen robots or team compositions. We conducted experiments across four heterogeneous coordination tasks and three learning paradigms (imitation learning, value-based, and policy-gradient RL) using SOTA multi-robot simulation (JaxMARL) and hardware (Robotarium) platforms. Across all conditions, CASH generates appropriately diverse behaviors and outperforms baseline architectures in task performance and sample efficiency during training and zero-shot generalization while utilizing 60%-80% fewer learnable parameters.
• Abstract（参考訳）: 近年の進歩により、異種多ロボットチームが複雑で効果的な調整を学べるようになった。 しかしながら、異種チームをサポートする既存のアーキテクチャ設計は、表現性と効率性のトレードオフを強要する傾向がある。 単一の共有アーキテクチャ内で多様な振る舞いをエンコードしようとする試みは、各ロボットまたはロボットタイプ固有のIDを入力に追加することで行われる。 これらの設計はサンプルとパラメータの効率を改善するが、振る舞いの多様性を制限する傾向がある。 ロボットごとに異なるポリシーを使うものもあり、効率と一般化のコストでより多様になる。 これら2つの設計をスペクトルの終端とみなし、多様な行動の効率的な学習を可能にする中核的なアプローチを探求する。 トランスファーラーニングとメタRLの作業や,特性に基づくタスクアロケーションの事前作業に触発されて,ハイパーネットワークを用いた汎用ソフトウェイト共有アーキテクチャであるCapability-Aware Shared Hypernetworks (CASH)を提案する。 直感的には、CASHは局所的な観察とロボットの個人的および集団的能力(例えば、速度とペイロード)に基づいて、各ロボットに適応可能な共有意思決定戦略を符号化する。 CASHは、集団行動に対する能力の影響を明示的に捉え、ゼロショットの一般化により、見えないロボットやチームの構成を一般化する。 我々は、SOTAマルチロボットシミュレーション(JaxMARL)とハードウェア(Robotarium)プラットフォームを用いて、4つの異種協調タスクと3つの学習パラダイム(シミュレーション学習、価値ベース、ポリシーグラディエントRL)で実験を行った。 あらゆる条件において、CASHは適切な多様な振る舞いを生成し、学習可能なパラメータを60%から80%少なくし、トレーニング中のタスク性能とサンプル効率においてベースラインアーキテクチャより優れる。

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