NeuronsMAE：一种面向协作与对抗多机器人任务的新颖多智能体强化学习环境
机器人学
2023-03-23 v1
摘要
多智能体强化学习（MARL）已在各种挑战性问题中取得显著成功。同时，越来越多的基准环境涌现并为不同领域的算法评估提供了一些标准。一方面，虚拟 MARL 环境缺乏真实世界任务与执行器能力的知识；另一方面，当前任务专用的多机器人平台对多智能体强化学习算法的通用性支持较差，且缺乏从仿真到真实环境的迁移支持。弥合虚拟 MARL 环境与真实多机器人平台之间的鸿沟，成为推动 MARL 算法实用性的关键。本文提出一种面向真实多机器人任务的新颖 MARL 环境，名为 NeuronsMAE（Neurons 多智能体环境）。该环境支持协作与对抗多机器人任务，并配置了丰富的参数接口以研究多智能体策略从仿真到现实的迁移。借助该平台，我们评估了多种流行 MARL 算法，并构建了面向多机器人任务的新 MARL 基准。我们希望该平台能促进面向真实机器人任务的 MARL 算法研究与应用。有关基准与开源代码的信息将予以发布。
引用
@article{arxiv.2303.12319,
title = {NeuronsMAE: A Novel Multi-Agent Reinforcement Learning Environment for Cooperative and Competitive Multi-Robot Tasks},
author = {Guangzheng Hu and Haoran Li and Shasha Liu and Mingjun Ma and Yuanheng Zhu and Dongbin Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.12319},
year = {2023}
}