論文の概要: Risk-Bounded Multi-Agent Visual Navigation via Dynamic Budget Allocation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.08157v1
• Date: Tue, 09 Sep 2025 21:35:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-11 15:16:52.254126
• Title: Risk-Bounded Multi-Agent Visual Navigation via Dynamic Budget Allocation
• Title（参考訳）: 動的予算割当によるリスク境界付きマルチエージェントビジュアルナビゲーション
• Authors: Viraj Parimi, Brian C. Williams,
• Abstract要約: 従来の計画手法は、長距離タスクを解くのに優れているが、事前に定義された距離メトリクスに依存している。 本稿では,ユーザの特定リスク境界を動的に割り当て,調整する RB-CBS を提案する。 改善したプランナーにより、各エージェントは、全体的な安全制約を尊重しつつ、より効率的なナビゲーションを可能にする、局所的なリスク予算を得られることが保証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7347677698423536
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Safe navigation is essential for autonomous systems operating in hazardous environments, especially when multiple agents must coordinate using just visual inputs over extended time horizons. Traditional planning methods excel at solving long-horizon tasks but rely on predefined distance metrics, while safe Reinforcement Learning (RL) can learn complex behaviors using high-dimensional inputs yet struggles with multi-agent, goal-conditioned scenarios. Recent work combined these paradigms by leveraging goal-conditioned RL (GCRL) to build an intermediate graph from replay buffer states, pruning unsafe edges, and using Conflict-Based Search (CBS) for multi-agent path planning. Although effective, this graph-pruning approach can be overly conservative, limiting mission efficiency by precluding missions that must traverse high-risk regions. To address this limitation, we propose RB-CBS, a novel extension to CBS that dynamically allocates and adjusts user-specified risk bound ($\Delta$) across agents to flexibly trade off safety and speed. Our improved planner ensures that each agent receives a local risk budget ($\delta$) enabling more efficient navigation while still respecting overall safety constraints. Experimental results demonstrate that this iterative risk-allocation framework yields superior performance in complex environments, allowing multiple agents to find collision-free paths within the user-specified $\Delta$.
• Abstract（参考訳）: 安全ナビゲーションは、特に複数のエージェントが、長い時間的地平線上で単に視覚的な入力を使用して調整する必要がある場合、危険な環境で運用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、長距離タスクを解くのに優れているが、事前定義された距離メトリクスに依存している。一方、安全な強化学習(RL)は高次元入力を用いて複雑な振る舞いを学習できるが、多エージェントでゴール条件付きシナリオでは苦労する。 最近の研究は、ゴール条件付きRL(GCRL)を活用してバッファ状態の再生から中間グラフを構築し、安全でないエッジを刈り取り、マルチエージェントパス計画にConflict-Based Search(CBS)を使用した。 このグラフ解析手法は有効ではあるが、過度に保守的であり、高リスク領域を横断するミッションを先送りすることでミッション効率を制限できる。 この制限に対処するために、RB-CBSを提案する。RB-CBSは、安全とスピードを柔軟にトレードオフするために、エージェント間でユーザー特定リスクバウンド(\Delta$)を動的に割り当て、調整するCBSの新しい拡張である。 改善されたプランナーは、各エージェントが全体の安全制約を尊重しつつ、より効率的なナビゲーションを可能にするローカルリスク予算(\delta$)を受け取ることを保証します。 実験の結果、この反復的リスク割り当てフレームワークは複雑な環境において優れた性能を示し、複数のエージェントがユーザの指定した$\Delta$内で衝突のない経路を見つけることができることがわかった。

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