Diffusion-Reinforcement Learning Hierarchical Motion Planning in Multi-agent Adversarial Games
作者: Zixuan Wu, Sean Ye, Manisha Natarajan, Matthew C. Gombolay
分类: cs.RO, cs.LG, cs.MA
发布日期: 2024-03-16 (更新: 2025-05-08)
备注: This work has been submitted to the IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L) for possible publication
💡 一句话要点
提出层次化扩散强化学习以解决多智能体对抗追逃问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 强化学习 运动规划 多智能体系统 对抗游戏 层次化架构 扩散模型 智能决策
📋 核心要点
- 现有的运动规划方法在处理部分可观察的多智能体对抗追逃问题时，往往难以有效应对复杂环境和动态变化。
- 本文提出了一种层次化的运动规划架构，结合高层扩散模型与低层强化学习策略，以实现更高效的路径规划与行为决策。
- 实验结果表明，所提方法在检测率和目标到达率上分别提升了77.18%和47.38%，显著提高了整体性能评分。
📝 摘要（中文）
基于强化学习的运动规划最近显示出在自主导航和机器人操作等领域超越传统方法的潜力。本文聚焦于部分可观察的多智能体对抗追逃游戏中的运动规划任务。追逃问题与多种应用相关，如搜索与救援和监视机器人，机器人必须有效规划行动以收集情报或完成任务，同时避免被发现或捕获。我们提出了一种层次化架构，集成高层扩散模型以响应环境数据规划全局路径，同时低层强化学习策略则考虑规避与全局路径跟随行为。基准结果显示，我们的方法在不同领域和可观察性下，检测率和目标到达率分别提升了77.18%和47.38%，平均性能评分提高了51.4%。此外，我们的方法提高了学习策略的可解释性、灵活性和效率。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决部分可观察的多智能体对抗追逃游戏中的运动规划问题。现有方法在动态环境中难以有效应对复杂的追逃场景，导致性能不足。
核心思路：我们提出的层次化架构通过高层扩散模型进行全局路径规划，同时低层强化学习策略负责具体的行为决策，从而实现对环境变化的快速响应和适应。
技术框架：整体架构分为两个主要模块：高层扩散模型用于生成全局路径，低层强化学习策略则基于当前环境状态进行局部决策。两者相互配合，形成闭环反馈机制。
关键创新：本研究的核心创新在于将扩散模型与强化学习相结合，形成层次化的决策框架，显著提升了对抗环境中的运动规划能力，与传统方法相比具有更高的灵活性和适应性。
关键设计：在模型设计中，我们采用了特定的损失函数来平衡全局路径规划与局部行为决策的权重，同时优化了网络结构以提高学习效率和策略的可解释性。具体参数设置和网络架构细节在实验部分进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提方法在不同领域的基准测试中，检测率和目标到达率分别提升了77.18%和47.38%，整体性能评分平均提高了51.4%。这些结果表明，所提方法在对抗性环境中的有效性和优越性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括搜索与救援、监视机器人以及其他需要在复杂环境中进行智能决策的场景。通过提高机器人在动态环境中的运动规划能力，能够有效提升任务执行的成功率和效率，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Reinforcement Learning (RL)-based motion planning has recently shown the potential to outperform traditional approaches from autonomous navigation to robot manipulation. In this work, we focus on a motion planning task for an evasive target in a partially observable multi-agent adversarial pursuit-evasion game (PEG). Pursuit-evasion problems are relevant to various applications, such as search and rescue operations and surveillance robots, where robots must effectively plan their actions to gather intelligence or accomplish mission tasks while avoiding detection or capture. We propose a hierarchical architecture that integrates a high-level diffusion model to plan global paths responsive to environment data, while a low-level RL policy reasons about evasive versus global path-following behavior. The benchmark results across different domains and different observability show that our approach outperforms baselines by 77.18% and 47.38% on detection and goal reaching rate, which leads to 51.4% increasing of the performance score on average. Additionally, our method improves interpretability, flexibility and efficiency of the learned policy.