HOLA-Drone: 面向零样本多无人机协同追捕的超图开放式学习
机器人学
2024-10-02 v2 人工智能
摘要
零样本协调 (ZSC) 是多智能体协作中的一项重大挑战，旨在开发能够与未曾见过的伙伴进行协调的智能体。近期前沿的 ZSC 方法主要集中在 OverCooked!2 和 Hanabi 等双人视频游戏上。本文将 ZSC 研究的范围扩展到多无人机协同追捕场景，探索如何构建一个能够与多个未见过的伙伴协调以捕获多个逃逸者的无人机智能体。我们提出了一种新颖的超图开放式学习算法 (HOLA-Drone)，该算法基于我们的超图形式博弈建模持续调整学习目标，旨在提高与多个未知无人机队友的协同能力。为实证验证 HOLA-Drone 的有效性，我们构建了两个不同的未知无人机队友池，以评估它们与各种未知伙伴的协同性能。实验结果表明，HOLA-Drone 在与未知无人机队友的协同方面优于基线方法。此外，真实世界实验验证了 HOLA-Drone 在物理系统中的可行性。视频可在项目主页查看~\url{https://sites.google.com/view/hola-drone}。
引用
@article{arxiv.2409.08767,
title = {HOLA-Drone: Hypergraphic Open-ended Learning for Zero-Shot Multi-Drone Cooperative Pursuit},
author = {Yang Li and Dengyu Zhang and Junfan Chen and Ying Wen and Qingrui Zhang and Shaoshuai Mou and Wei Pan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.08767},
year = {2024}
}
备注
10 pages