論文の概要: CSAOT: Cooperative Multi-Agent System for Active Object Tracking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13994v1
- Date: Thu, 23 Jan 2025 10:44:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-27 14:57:37.868252
- Title: CSAOT: Cooperative Multi-Agent System for Active Object Tracking
- Title（参考訳）: CSAOT:アクティブ物体追跡のための協調多エージェントシステム
- Authors: Hy Nguyen, Bao Pham, Hung Du, Srikanth Thudumu, Rajesh Vasa, Kon Mouzakis,
- Abstract要約: Active Object Tracking (AOT) は、複雑な環境で移動対象との視覚的接触を維持するために、コントローラエージェントが視点を積極的に調整する必要がある。
既存のAOTソリューションは主にシングルエージェントベースで、動的で複雑なシナリオに苦しむ。
我々は,複数のエージェントがひとつのデバイス上で動作できるようにするために,CSAOT(Collaborative System for Active Object Tracking)を導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.384468678066823
- License:
- Abstract: Object Tracking is essential for many computer vision applications, such as autonomous navigation, surveillance, and robotics. Unlike Passive Object Tracking (POT), which relies on static camera viewpoints to detect and track objects across consecutive frames, Active Object Tracking (AOT) requires a controller agent to actively adjust its viewpoint to maintain visual contact with a moving target in complex environments. Existing AOT solutions are predominantly single-agent-based, which struggle in dynamic and complex scenarios due to limited information gathering and processing capabilities, often resulting in suboptimal decision-making. Alleviating these limitations necessitates the development of a multi-agent system where different agents perform distinct roles and collaborate to enhance learning and robustness in dynamic and complex environments. Although some multi-agent approaches exist for AOT, they typically rely on external auxiliary agents, which require additional devices, making them costly. In contrast, we introduce the Collaborative System for Active Object Tracking (CSAOT), a method that leverages multi-agent deep reinforcement learning (MADRL) and a Mixture of Experts (MoE) framework to enable multiple agents to operate on a single device, thereby improving tracking performance and reducing costs. Our approach enhances robustness against occlusions and rapid motion while optimizing camera movements to extend tracking duration. We validated the effectiveness of CSAOT on various interactive maps with dynamic and stationary obstacles.
- Abstract（参考訳）: オブジェクト追跡は、自律的なナビゲーション、監視、ロボット工学など、多くのコンピュータビジョンアプリケーションにとって不可欠である。
Passive Object Tracking (POT) とは違い、Active Object Tracking (AOT) は、複雑な環境で移動対象との視覚的接触を維持するために、その視点を積極的に調整するコントローラエージェントを必要とする。
既存のAOTソリューションは主に単一エージェントベースで、情報収集と処理能力の制限により動的で複雑なシナリオに苦しむ。
これらの制限を緩和するには、異なるエージェントが異なる役割を担い、動的で複雑な環境で学習と堅牢性を高めるために協力するマルチエージェントシステムの開発が必要である。
AOTにはいくつかのマルチエージェントアプローチが存在するが、通常は外部補助エージェントに依存しており、追加のデバイスを必要とするため、コストがかかる。
これとは対照的に,多エージェント深部強化学習(MADRL)とMixture of Experts(MoE)フレームワークを活用するCSAOT(Collaborative System for Active Object Tracking)を導入し,複数のエージェントをひとつのデバイスで動作させることにより,トラッキング性能の向上とコスト削減を実現した。
提案手法は、カメラの動きを最適化して追跡期間を延長しながら、閉塞や急激な動きに対する堅牢性を向上する。
CSAOTが動的および定常な障害物を持つ様々なインタラクティブマップに与える影響を検証した。
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