FireCommander：面向异构机器人团队的交互式概率多智能体环境
机器人学
2021-10-29 v2 人工智能
人机交互
机器学习
多智能体系统
摘要
本教程旨在帮助研究人员将 \underline{FireCommander} 游戏环境用于科研应用。FireCommander是一个交互式、概率性的联合感知-动作侦察环境，其中由多个智能体（如机器人）组成的复合团队相互协作以扑灭动态传播的火点（如目标）。在FireCommander游戏中，一支智能体团队必须被指派去最优地处理野火情境，该环境包含蔓延的火灾区域以及一些设施，如房屋、医院、发电站等。智能体团队可先通过感知（如估计火情状态）、彼此通信所感知的火情信息，然后基于感知信息采取动作扑灭火点（如向估计的火灾位置洒水）来完成任务。FireCommander环境可用于涵盖广泛主题的研究，从强化学习（RL）、示范学习（LfD）到协同、心理学、人机交互（HRI）与团队协作。FireCommander环境有四个重要方面，共同构成了一个非平凡的游戏：（1）复杂目标：多目标随机环境；（2）概率环境：智能体的动作产生概率性表现；（3）隐藏目标：部分可观测环境；（4）单任务机器人：仅感知与仅动作智能体。FireCommander环境在包含仅感知与仅动作智能体用于协同方面属于首创。它是一个通用的多用途游戏，可用于多种组合优化问题与随机博弈，例如强化学习（RL）、示范学习（LfD）与逆强化学习（iRL）的应用。
引用
@article{arxiv.2011.00165,
title = {FireCommander: An Interactive, Probabilistic Multi-agent Environment for Heterogeneous Robot Teams},
author = {Esmaeil Seraj and Xiyang Wu and Matthew Gombolay},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.00165},
year = {2021}
}