論文の概要: Safe Multi-Agent Navigation guided by Goal-Conditioned Safe Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17813v2
- Date: Fri, 07 Mar 2025 02:09:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-10 12:20:30.787969
- Title: Safe Multi-Agent Navigation guided by Goal-Conditioned Safe Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: Goal-Conditioned Safe Reinforcement Learning による安全なマルチエージェントナビゲーション
- Authors: Meng Feng, Viraj Parimi, Brian Williams,
- Abstract要約: 計画と安全RLの双方の長所を統合する新しい手法を提案する。
提案手法は安全でないエッジを抽出し,エージェントが目標に到達するまで追従するウェイポイントベースのプランを生成する。
特に、Conflict-Based Search (CBS)を活用して、複数のエージェントのためのウェイポイントベースのプランを作成し、拡張された地平線上の安全なナビゲーションを可能にします。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.082168997977094
- License:
- Abstract: Safe navigation is essential for autonomous systems operating in hazardous environments. Traditional planning methods excel at long-horizon tasks but rely on a predefined graph with fixed distance metrics. In contrast, safe Reinforcement Learning (RL) can learn complex behaviors without relying on manual heuristics but fails to solve long-horizon tasks, particularly in goal-conditioned and multi-agent scenarios. In this paper, we introduce a novel method that integrates the strengths of both planning and safe RL. Our method leverages goal-conditioned RL and safe RL to learn a goal-conditioned policy for navigation while concurrently estimating cumulative distance and safety levels using learned value functions via an automated self-training algorithm. By constructing a graph with states from the replay buffer, our method prunes unsafe edges and generates a waypoint-based plan that the agent follows until reaching its goal, effectively balancing faster and safer routes over extended distances. Utilizing this unified high-level graph and a shared low-level goal-conditioned safe RL policy, we extend this approach to address the multi-agent safe navigation problem. In particular, we leverage Conflict-Based Search (CBS) to create waypoint-based plans for multiple agents allowing for their safe navigation over extended horizons. This integration enhances the scalability of goal-conditioned safe RL in multi-agent scenarios, enabling efficient coordination among agents. Extensive benchmarking against state-of-the-art baselines demonstrates the effectiveness of our method in achieving distance goals safely for multiple agents in complex and hazardous environments. Our code and further details about or work is available at https://safe-visual-mapf-mers.csail.mit.edu/.
- Abstract（参考訳）: 安全ナビゲーションは、危険環境で稼働する自律システムにとって不可欠である。
従来の計画手法は、長い水平なタスクでは優れているが、固定距離のメトリクスを持つ事前定義されたグラフに依存している。
対照的に、安全な強化学習(RL)は、手動のヒューリスティックに頼らずに複雑な振る舞いを学ぶことができるが、特にゴール条件やマルチエージェントのシナリオにおいて、長期的なタスクを解決できない。
本稿では,計画と安全RLの双方の長所を統合する新しい手法を提案する。
本手法は,目標条件付きRLと安全RLを利用して,自動自己学習アルゴリズムを用いて,累積距離と安全性レベルを同時に推定しながら,ナビゲーションのための目標条件付きポリシーを学習する。
リプレイバッファから状態を持つグラフを構築することで、安全でないエッジを抽出し、目標に到達するまでエージェントが追従するウェイポイントベースのプランを生成し、より高速で安全なルートを、より長い距離で効果的にバランスさせる。
この統合された高レベルグラフと共有低レベル目標条件付き安全なRLポリシーを用いることで、マルチエージェント安全なナビゲーション問題に対処する。
特に、Conflict-Based Search (CBS)を活用して、複数のエージェントのためのウェイポイントベースのプランを作成し、拡張された地平線上の安全なナビゲーションを可能にします。
この統合により、マルチエージェントシナリオにおけるゴール条件付き安全なRLのスケーラビリティが向上し、エージェント間の効率的な調整が可能になる。
最先端のベースラインに対する広範囲なベンチマークは、複雑で有害な環境で複数のエージェントに対して安全な距離目標を達成する上で、我々の手法の有効性を示す。
私たちのコードと作業の詳細はhttps://safe-visual-mapf-mers.csail.mit.edu/で公開されています。
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