swarm 机器人网络中用于迷宫探索的通信高效强化学习
机器人学
2023-05-29 v1 人工智能
多智能体系统
网络与互联网体系结构
摘要
swarm 机器人系统内的平滑协调对于集体机器人任务的有效执行至关重要。拥有高效通信是 swarm 机器人成功协调的关键。本文提出一种新的通信高效去中心化协作强化学习算法用于协调 swarm 机器人。其通过分层构建于局部信息交换的使用之上而实现高效。我们考虑通过一组机器人协作求解迷宫的案例研究应用,其中在探索期间最小化时间与代价,同时避免机器人间碰撞与路径重叠。基于扎实的理论基础,我们通过 realistic CORE 网络仿真广泛分析该算法,并在通信退化环境下依据迷宫覆盖率和效率对比最先进解决方案评估之。结果表明,即便在高丢包和低通信范围场景下,仍实现显著更高的覆盖精度与效率,同时降低成本与重叠。
引用
@article{arxiv.2305.17087,
title = {Communication-Efficient Reinforcement Learning in Swarm Robotic Networks for Maze Exploration},
author = {Ehsan Latif and WenZhan Song and Ramviyas Parasuraman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.17087},
year = {2023}
}
备注
Accepted to the IEEE INFOCOM 6th International Workshop on WIreless Sensing and Actuating Robotic Networks (WISARN 2023)