論文の概要: VolleyBots: A Testbed for Multi-Drone Volleyball Game Combining Motion Control and Strategic Play

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01932v2
• Date: Tue, 11 Feb 2025 03:00:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 13:59:04.893082
• Title: VolleyBots: A Testbed for Multi-Drone Volleyball Game Combining Motion Control and Strategic Play
• Title（参考訳）: VolleyBots: モーションコントロールとストラテジックプレイを組み合わせたマルチDrone Volleyballゲーム用テストベッド
• Authors: Zelai Xu, Chao Yu, Ruize Zhang, Huining Yuan, Xiangmin Yi, Shilong Ji, Chuqi Wang, Wenhao Tang, Yu Wang,
• Abstract要約: VolleyBotsは新しいMARLテストベッドで、複数のドローンが協力し、物理的なダイナミクスの下でバレーボールを競う。 単流体ドリルから多流体協調・競争タスクまで,幅広いタスクスイートを提供する。 シミュレーションの結果、既存のアルゴリズムは単純なタスクを効果的に処理するが、低レベルの制御と高レベルの戦略の両方を必要とする複雑なタスクでは困難に直面することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.146787794899968
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-agent reinforcement learning (MARL) has made significant progress, largely fueled by the development of specialized testbeds that enable systematic evaluation of algorithms in controlled yet challenging scenarios. However, existing testbeds often focus on purely virtual simulations or limited robot morphologies such as robotic arms, quadrupeds, and humanoids, leaving high-mobility platforms with real-world physical constraints like drones underexplored. To bridge this gap, we present VolleyBots, a new MARL testbed where multiple drones cooperate and compete in the sport of volleyball under physical dynamics. VolleyBots features a turn-based interaction model under volleyball rules, a hierarchical decision-making process that combines motion control and strategic play, and a high-fidelity simulation for seamless sim-to-real transfer. We provide a comprehensive suite of tasks ranging from single-drone drills to multi-drone cooperative and competitive tasks, accompanied by baseline evaluations of representative MARL and game-theoretic algorithms. Results in simulation show that while existing algorithms handle simple tasks effectively, they encounter difficulty in complex tasks that require both low-level control and high-level strategy. We further demonstrate zero-shot deployment of a simulation-learned policy to real-world drones, highlighting VolleyBots' potential to propel MARL research involving agile robotic platforms. The project page is at https://sites.google.com/view/thu-volleybots/home.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェント強化学習(MARL)は、制御されながら困難なシナリオにおけるアルゴリズムの体系的な評価を可能にする特別なテストベッドの開発によって、大きな進歩を遂げている。 しかし、既存のテストベッドは、純粋に仮想シミュレーションやロボットアーム、四足歩行、ヒューマノイドのような限定的なロボット形態に焦点を合わせており、ドローンのような現実世界の物理的な制約のある高機能プラットフォームを残している。 このギャップを埋めるために、VolleyBotsという新しいMARLテストベッドを紹介します。 VolleyBotsは、バレーボールルールの下でターンベースのインタラクションモデル、モーションコントロールと戦略プレイを組み合わせた階層的な意思決定プロセス、シームレスなシミュレートからリアルへの移行のための高忠実なシミュレーションを備えている。 代表的MARLとゲーム理論アルゴリズムのベースライン評価を伴って, 単流体ドリルから多流体協調・競争タスクまで, 総合的なタスクスイートを提供する。 シミュレーションの結果、既存のアルゴリズムは単純なタスクを効果的に処理するが、低レベルの制御と高レベルの戦略の両方を必要とする複雑なタスクでは困難に直面することがわかった。 さらに、シミュレーションで学習したポリシーを現実世界のドローンにゼロショットで展開し、VolleyBotsがアジャイルなロボットプラットフォームを含むMARL研究を促進する可能性を強調した。 プロジェクトのページはhttps://sites.google.com/view/thu-volleybots/homeにある。

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