Imitation Learning based Alternative Multi-Agent Proximal Policy Optimization for Well-Formed Swarm-Oriented Pursuit Avoidance
作者: Sizhao Li, Yuming Xiang, Rongpeng Li, Zhifeng Zhao, Honggang Zhang
分类: cs.AI, cs.RO
发布日期: 2023-11-06
备注: 6 pages, 5 figures, 2023 IEEE the 9th International Conference on Computer and Communications (ICCC)
💡 一句话要点
提出IA-MAPPO算法以解决多机器人系统中的追逐规避问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 多机器人系统 模仿学习 近端策略优化 去中心化控制 群体智能 通信效率 追逐规避 形成控制
📋 核心要点
- 现有方法在去中心化的大规模多机器人系统中，缺乏有效的形成、监控和防御能力，尤其是在追逐规避任务中面临协调和适应性的挑战。
- 本文提出的IA-MAPPO算法结合了模仿学习和替代多智能体近端策略优化，旨在减少通信开销并提高系统的可扩展性。
- 仿真实验表明，IA-MAPPO在追逐规避任务中表现出与中心化方案相当的性能，同时显著降低了通信开销，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
多机器人系统（MRS）在合作控制领域引起了广泛关注，然而在去中心化的大规模MRS中，形成、监控和防御的复合能力尚未得到充分研究，尤其是在追逐规避任务中。本文提出了一种基于模仿学习的替代多智能体近端策略优化（IA-MAPPO）算法，旨在为在良好形成的群体中执行追逐规避任务提供灵活且经济的通信解决方案。我们首先设计了一个基于策略蒸馏的MAPPO执行器，以集中方式有效完成并快速切换多种形成。此外，利用模仿学习去中心化形成控制器，减少通信开销并增强可扩展性。最后，通过替代训练弥补去中心化带来的性能损失。仿真结果验证了IA-MAPPO的有效性，并通过广泛的消融实验显示其性能与中心化解决方案相当，同时显著降低了通信开销。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决去中心化大规模多机器人系统在追逐规避任务中的协调和适应性不足的问题。现有方法在形成、监控和防御能力上存在明显短板，尤其是在通信开销和系统可扩展性方面。
核心思路：提出的IA-MAPPO算法通过结合模仿学习和替代多智能体近端策略优化，旨在实现灵活的去中心化控制，减少通信需求并提高系统的适应性。
技术框架：IA-MAPPO的整体架构包括一个基于策略蒸馏的MAPPO执行器，用于集中式的多形成切换，以及一个去中心化的形成控制器，利用模仿学习来降低通信开销。替代训练机制则用于弥补去中心化带来的性能损失。
关键创新：最重要的创新在于将模仿学习与MAPPO相结合，实现了去中心化的形成控制，同时保持了与中心化方案相当的性能，显著降低了通信开销。
关键设计：在设计中，采用了策略蒸馏技术以实现高效的形成切换，并通过替代训练来优化去中心化控制的性能。具体的参数设置和损失函数设计未在摘要中详细说明，需参考论文的具体内容。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，IA-MAPPO在追逐规避任务中的表现与中心化方案相当，且通信开销显著降低，具体性能数据和对比基线在实验部分详细列出，验证了该算法的有效性和优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括无人机编队、自动驾驶车辆的协作控制以及其他需要多智能体协同工作的场景。通过提高多机器人系统在复杂环境中的适应能力和通信效率，IA-MAPPO算法有望在实际应用中实现更高效的任务执行和资源利用。
📄 摘要（原文）
Multi-Robot System (MRS) has garnered widespread research interest and fostered tremendous interesting applications, especially in cooperative control fields. Yet little light has been shed on the compound ability of formation, monitoring and defence in decentralized large-scale MRS for pursuit avoidance, which puts stringent requirements on the capability of coordination and adaptability. In this paper, we put forward a decentralized Imitation learning based Alternative Multi-Agent Proximal Policy Optimization (IA-MAPPO) algorithm to provide a flexible and communication-economic solution to execute the pursuit avoidance task in well-formed swarm. In particular, a policy-distillation based MAPPO executor is firstly devised to capably accomplish and swiftly switch between multiple formations in a centralized manner. Furthermore, we utilize imitation learning to decentralize the formation controller, so as to reduce the communication overheads and enhance the scalability. Afterwards, alternative training is leveraged to compensate the performance loss incurred by decentralization. The simulation results validate the effectiveness of IA-MAPPO and extensive ablation experiments further show the performance comparable to a centralized solution with significant decrease in communication overheads.