論文の概要: SIGMA: Sheaf-Informed Geometric Multi-Agent Pathfinding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06440v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 13:17:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:29:46.255380
• Title: SIGMA: Sheaf-Informed Geometric Multi-Agent Pathfinding
• Title（参考訳）: SIGMA:シェーフインフォーム型幾何学的マルチエージェントパスフィニング
• Authors: Shuhao Liao, Weihang Xia, Yuhong Cao, Weiheng Dai, Chengyang He, Wenjun Wu, Guillaume Sartoretti,
• Abstract要約: MAPF(Multi-Agent Path Finding)問題は、既知の、潜在的に障害物のある環境において、複数のエージェントに対して最も短く、衝突のない経路を決定することを目的としている。 本稿では,分散化された深層強化学習にせん断理論を適用し,エージェント同士の幾何学的相互依存性を学習できるようにする新しい枠組みを提案する。 特に,ニューラルネットワークを組み込んで,せん断理論に基づく潜在空間のコンセンサスを概ねモデル化し,自己教師型学習を通じて学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.801673346687721
• License:
• Abstract: The Multi-Agent Path Finding (MAPF) problem aims to determine the shortest and collision-free paths for multiple agents in a known, potentially obstacle-ridden environment. It is the core challenge for robotic deployments in large-scale logistics and transportation. Decentralized learning-based approaches have shown great potential for addressing the MAPF problems, offering more reactive and scalable solutions. However, existing learning-based MAPF methods usually rely on agents making decisions based on a limited field of view (FOV), resulting in short-sighted policies and inefficient cooperation in complex scenarios. There, a critical challenge is to achieve consensus on potential movements between agents based on limited observations and communications. To tackle this challenge, we introduce a new framework that applies sheaf theory to decentralized deep reinforcement learning, enabling agents to learn geometric cross-dependencies between each other through local consensus and utilize them for tightly cooperative decision-making. In particular, sheaf theory provides a mathematical proof of conditions for achieving global consensus through local observation. Inspired by this, we incorporate a neural network to approximately model the consensus in latent space based on sheaf theory and train it through self-supervised learning. During the task, in addition to normal features for MAPF as in previous works, each agent distributedly reasons about a learned consensus feature, leading to efficient cooperation on pathfinding and collision avoidance. As a result, our proposed method demonstrates significant improvements over state-of-the-art learning-based MAPF planners, especially in relatively large and complex scenarios, demonstrating its superiority over baselines in various simulations and real-world robot experiments.
• Abstract（参考訳）: MAPF(Multi-Agent Path Finding)問題は、既知の、潜在的に障害物のある環境において、複数のエージェントに対して最も短く、衝突のない経路を決定することを目的としている。 これは、大規模ロジスティクスと輸送におけるロボット展開における中核的な課題である。 分散学習ベースのアプローチはMAPF問題に対処する大きな可能性を示し、よりリアクティブでスケーラブルなソリューションを提供しています。 しかし、既存の学習ベースのMAPF法は、通常、限られた視野(FOV)に基づいて意思決定を行うエージェントに依存しており、結果として、短期的な政策と複雑なシナリオにおける非効率な協調をもたらす。 そこでは、限られた観測とコミュニケーションに基づいて、エージェント間の潜在的な動きについてのコンセンサスを達成することが重要な課題である。 この課題に対処するために、分散化された深層強化学習にせん断理論を適用し、エージェントが局所的なコンセンサスを通して幾何学的相互依存を学習し、それらを緊密に協調的な意思決定に利用できるようにする新しい枠組みを導入する。 特に、せん断理論は局所的な観測を通して大域的なコンセンサスを達成するための条件の数学的証明を提供する。 これに触発されたニューラルネットワークは、せん断理論に基づいて潜伏空間のコンセンサスを概ねモデル化し、自己教師型学習を通じて学習する。 作業中、MAPFの通常の特徴に加えて、各エージェントは学習されたコンセンサスの特徴について分散的に理由づけを行い、パスフィンディングと衝突回避の効果的な協力につながった。 提案手法は,最先端の学習型MAPFプランナ,特に大規模で複雑なシナリオにおいて,様々なシミュレーションや実世界のロボット実験において,ベースラインよりも優れていることを示す。

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