論文の概要: Less is More: Robust Zero-Communication 3D Pursuit-Evasion via Representational Parsimony
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.08273v1
- Date: Mon, 09 Mar 2026 11:44:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:42.098216
- Title: Less is More: Robust Zero-Communication 3D Pursuit-Evasion via Representational Parsimony
- Title（参考訳）: Robust Zero-Communication 3D Pursuit-Evasion via Representational Parsimony
- Authors: Jialin Ying, Zhihao Li, Zicheng Dong, Guohua Wu, Yihuan Liao,
- Abstract要約: ばらつきボクセル環境における非対称な3次元追尾回避は,通信遅延,部分観測可能性,非ホロノミック操作制限下では困難である。
経路誘導型分散型追従足場上に構築し,通信自由協調性の向上を図る。
冗長なクロスエージェントチャネルを明示的に切断することで、複合的なエラーカスケードを抑えることができ、レイテンシーが発生しやすいデプロイメントにおけるロバスト性を向上させることができることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.6658082440595186
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Asymmetric 3D pursuit-evasion in cluttered voxel environments is difficult under communication latency, partial observability, and nonholonomic maneuver limits. While many MARL methods rely on richer inter-agent coupling or centralized signals, these dependencies can become fragility sources when communication is delayed or noisy. Building on an inherited path-guided decentralized pursuit scaffold, we study a robustness-oriented question: can representational parsimony improve communication-free coordination? We instantiate this principle with (i) a parsimonious actor observation interface that removes team-coupled channels (83-D to 50-D), and (ii) Contribution-Gated Credit Assignment (CGCA), a locality-aware credit structure for communication-denied cooperation. In Stage-5 evaluation (4 pursuers vs. 1 evader), our configuration reaches 0.753 +/- 0.091 success and 0.223 +/- 0.066 collision, outperforming the 83-D FULL OBS counterpart (0.721 +/- 0.071, 0.253 +/- 0.089). It further shows graceful degradation under speed/yaw/noise/delay stress tests and resilient zero-shot transfer on urban-canyon maps (about 61% success at density 0.24). These results support a practical paradigm shift: explicitly severing redundant cross-agent channels can suppress compounding error cascades and improve robustness in latency-prone deployment.
- Abstract（参考訳）: ばらつきボクセル環境における非対称な3次元追尾回避は,通信遅延,部分観測可能性,非ホロノミック操作制限下では困難である。
多くのMARL法は、よりリッチなエージェント間結合や集中型信号に依存しているが、これらの依存関係は通信が遅れたりノイズのあるときに脆弱なソースになる可能性がある。
経路誘導型分散型追従足場上に構築し、ロバストネス指向の課題を考察する。
私たちはこの原則をインスタンス化する
(i)チーム結合チャネル(83-Dから50-D)を除去する擬似アクター観察インタフェース、及び
(二)地域性に配慮したコミュニケーション支援のための信用構造であるCGCA(Contribution-Gated Credit Assignment)
ステージ5の評価(4トラッカー vs. 1 evader)では、私たちの構成は0.753+/- 0.091成功、0.223+/- 0.066衝突に達し、83-D FULL OBS(0.721+/- 0.071, 0.253+/- 0.089)を上回った。
さらに、速度/ヨー/ノイズ/遅延ストレス試験による優雅な劣化と、都市キャニオンマップ上での弾力性ゼロショット転送(密度0.24で約61%の成功)を示す。
これらの結果は、冗長なクロスエージェントチャネルを明示的に切断することで、複雑なエラーカスケードを抑え、レイテンシーが発生しやすいデプロイメントの堅牢性を改善するという、実践的なパラダイムシフトをサポートする。
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