論文の概要: ARBoids: Adaptive Residual Reinforcement Learning With Boids Model for Cooperative Multi-USV Target Defense

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18549v2
• Date: Thu, 10 Jul 2025 05:08:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-11 18:48:43.563549
• Title: ARBoids: Adaptive Residual Reinforcement Learning With Boids Model for Cooperative Multi-USV Target Defense
• Title（参考訳）: ARBoids:複数UV目標防衛のためのBoidsモデルを用いた適応的残留強化学習
• Authors: Jiyue Tao, Tongsheng Shen, Dexin Zhao, Feitian Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,適応型強化学習フレームワークであるABBoidsを紹介する。 深層強化学習と、生物学的にインスパイアされた力に基づくBoidsモデルを統合する。 提案手法は高忠実度ガゼボシミュレーション環境で検証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.918715978278858
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The target defense problem (TDP) for unmanned surface vehicles (USVs) concerns intercepting an adversarial USV before it breaches a designated target region, using one or more defending USVs. A particularly challenging scenario arises when the attacker exhibits superior maneuverability compared to the defenders, significantly complicating effective interception. To tackle this challenge, this letter introduces ARBoids, a novel adaptive residual reinforcement learning framework that integrates deep reinforcement learning (DRL) with the biologically inspired, force-based Boids model. Within this framework, the Boids model serves as a computationally efficient baseline policy for multi-agent coordination, while DRL learns a residual policy to adaptively refine and optimize the defenders' actions. The proposed approach is validated in a high-fidelity Gazebo simulation environment, demonstrating superior performance over traditional interception strategies, including pure force-based approaches and vanilla DRL policies. Furthermore, the learned policy exhibits strong adaptability to attackers with diverse maneuverability profiles, highlighting its robustness and generalization capability. The code of ARBoids will be released upon acceptance of this letter.
• Abstract（参考訳）: 無人表面車両(USV)の標的防衛問題(TDP)は、1つ以上の防衛用USVを使用して、指定された目標領域に侵入する前に敵のUSVを迎撃するものである。 特に困難なシナリオは、攻撃者がディフェンダーよりも優れた操作性を示し、効果的なインターセプションを著しく複雑にするときに発生する。 この課題に対処するため、本論文では、深部強化学習(DRL)と生物学的にインスパイアされた力に基づくボイドモデルを統合する適応強化学習フレームワークであるABBoidsを紹介する。 このフレームワーク内では、Boidsモデルはマルチエージェント協調のための計算効率の良いベースラインポリシーとして機能し、DRLはディフェンダーの行動を適応的に洗練し最適化するための残留ポリシーを学習する。 提案手法は高忠実なガゼボシミュレーション環境で検証され、純粋な力に基づくアプローチやバニラDRLポリシーを含む従来のインターセプション戦略よりも優れた性能を示す。 さらに、学習されたポリシーは、多彩な操作性プロファイルを持つ攻撃者に強い適応性を示し、その堅牢性と一般化能力を強調している。 ARBoidsのコードは、このレターを受理して公開される。

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