論文の概要: Sensor to Pixels: Decentralized Swarm Gathering via Image-Based Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.03413v1
• Date: Tue, 06 Jan 2026 20:58:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-09 02:15:23.070895
• Title: Sensor to Pixels: Decentralized Swarm Gathering via Image-Based Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: Sensor to Pixels:イメージベース強化学習による分散Swarmゲザリング
• Authors: Yigal Koifman, Eran Iceland, Erez Koifman, Ariel Barel, Alfred M. Bruckstein,
• Abstract要約: マルチエージェントシステムの分散制御のための画像に基づく強化学習手法を提案する。 観測はニューラルネットワークによって処理できる構造化された視覚入力として符号化される。 我々は,限られた範囲とベアリングのみを感知するエージェントのマルチエージェント収束タスクに対するアプローチを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5950969608246797
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study highlights the potential of image-based reinforcement learning methods for addressing swarm-related tasks. In multi-agent reinforcement learning, effective policy learning depends on how agents sense, interpret, and process inputs. Traditional approaches often rely on handcrafted feature extraction or raw vector-based representations, which limit the scalability and efficiency of learned policies concerning input order and size. In this work we propose an image-based reinforcement learning method for decentralized control of a multi-agent system, where observations are encoded as structured visual inputs that can be processed by Neural Networks, extracting its spatial features and producing novel decentralized motion control rules. We evaluate our approach on a multi-agent convergence task of agents with limited-range and bearing-only sensing that aim to keep the swarm cohesive during the aggregation. The algorithm's performance is evaluated against two benchmarks: an analytical solution proposed by Bellaiche and Bruckstein, which ensures convergence but progresses slowly, and VariAntNet, a neural network-based framework that converges much faster but shows medium success rates in hard constellations. Our method achieves high convergence, with a pace nearly matching that of VariAntNet. In some scenarios, it serves as the only practical alternative.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,Swarm関連課題に対処するためのイメージベース強化学習手法の可能性を明らかにする。 多エージェント強化学習では、効果的なポリシー学習はエージェントがどのように理解し、解釈し、プロセス入力するかに依存する。 伝統的なアプローチは手作りの特徴抽出や生ベクトルベースの表現に依存しており、入力順序とサイズに関する学習ポリシーのスケーラビリティと効率を制限している。 本研究では,ニューラルネットワークが処理し,空間的特徴を抽出し,新たな分散動作制御ルールを生成する,マルチエージェントシステムの分散制御のための画像ベース強化学習手法を提案する。 我々は,群集の凝集性を維持することを目的とした,限られた範囲とベアリングのみの感覚を有するエージェントのマルチエージェント収束タスクに対するアプローチを評価した。 アルゴリズムのパフォーマンスは、2つのベンチマークで評価されている: Bellaiche と Bruckstein によって提案された、収束を保証するが、ゆっくりと進行する分析ソリューションと、より高速に収束するがハードコンステレーションで中程度の成功率を示すニューラルネットワークベースのフレームワーク VariAntNet である。 VariAntNetとほぼ一致するペースで高収束を実現する。 いくつかのシナリオでは、唯一の実用的な代替手段として機能する。

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