論文の概要: Topology-Driven Anti-Entanglement Control for Soft Robots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.05236v1
- Date: Fri, 01 May 2026 06:08:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-08 22:27:11.295493
- Title: Topology-Driven Anti-Entanglement Control for Soft Robots
- Title（参考訳）: ソフトロボットのトポロジー駆動型アンチエンタングルメント制御
- Abstract要約: 本稿では,トポロジ駆動型マルチエージェント強化学習(TD-MARL)フレームワークを提案する。
具体的には、クリティカルネットワークは集中型学習を採用しており、各知能体は他の知能体の戦略を知覚することができる。
統合トポロジカルセキュリティ層は、トポロジカル不変量を用いて、戦略が局所的な困難に陥るのを避けるために、絡み合いのリスクを正確に評価し軽減する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.223232489699093
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the field of precision manufacturing in complex constrained environments, the role of soft robots is increasingly prominent, and the realization of anti-winding control based on multi-intelligent body reinforcement learning has become a research hotspot. One of the core problems at present is to coordinate multiple robots to complete the unwinding operation in a highly constrained environment. The existing distributed training framework faces some observability challenges in high-density barrier and unstable environments, resulting in poor learning results. This paper proposes a topology-driven Multi-Agent Reinforcement Learning (TD-MARL) framework to coordinate multi-robot systems to avoid entanglement. Specifically, the critical network adopts centralized learning, so that each intelligent body can perceive the strategies of other intelligent bodies by sharing the topological state, thus alleviating the training instability caused by complex interactions; eliminating the demand for communication resources between robots through distributed execution, Upgrade system reliability; the integrated topological security layer uses topological invariants to accurately assess and mitigate the risk of entanglement to avoid the strategy from falling into local difficulties. Finally, the full simulation experiments carried out in the real simulation environment show that the method is better than the current advanced deep reinforcement learning (DRL) method in terms of convergence and anti-winding effect.
- Abstract（参考訳）: 複雑な制約のある環境での精密製造の分野では、ソフトロボットの役割がますます顕著になり、多知能体力強化学習に基づく対風制御の実現が研究ホットスポットとなっている。
現状の課題の1つは、複数のロボットを協調させて、高度に制約された環境での巻き外し操作を完了させることである。
既存の分散トレーニングフレームワークは、高密度障壁と不安定な環境において、いくつかの可観測性に直面する。
本稿では,トポロジ駆動型マルチエージェント強化学習(TD-MARL)フレームワークを提案する。
具体的には、クリティカルネットワークは、各知能体が、トポロジカルな状態を共有することによって、他の知能体の戦略を知覚し、複雑な相互作用によるトレーニング不安定を軽減し、分散実行によるロボット間の通信リソースの要求をなくし、システム信頼性を向上し、統合トポロジカルセキュリティ層は、トポロジカル不変量を用いて、戦略が局所的な困難に陥るのを避けるために、絡み合いのリスクを正確に評価し軽減する。
最後に, 実シミュレーション環境で実施した全シミュレーション実験により, 収束性および反巻線効果の観点から, 現在の高度深部強化学習法(DRL)法よりも優れた結果を得た。
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