MAexp: A Generic Platform for RL-based Multi-Agent Exploration

📄 arXiv: 2404.12824v1 📥 PDF

作者: Shaohao Zhu, Jiacheng Zhou, Anjun Chen, Mingming Bai, Jiming Chen, Jinming Xu

分类: cs.RO, cs.LG, cs.MA

发布日期: 2024-04-19

💡 一句话要点

提出MAexp以解决RL基础的多智能体探索中的效率与多样性问题

🎯 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: 多智能体强化学习 环境映射 点云技术 采样效率 机器人协作 算法集成 动态目标生成

📋 核心要点

  1. 现有的多智能体强化学习平台在采样效率和场景多样性方面存在显著不足，限制了其应用。
  2. MAexp通过整合多种MARL算法并使用点云技术，显著提升了环境映射的精度和采样速度。
  3. 实验结果表明，MAexp在多个典型场景中展示了高性能MARL算法的优势，建立了新的基准。

📝 摘要（中文）

RL基础的多智能体探索面临着场景量化和动作离散化带来的显著挑战，现有平台在采样效率和多样性方面存在不足，限制了其广泛应用。为此，本文提出了MAexp，一个通用的多智能体探索平台，整合了多种最先进的多智能体强化学习（MARL）算法和代表性场景。通过使用点云表示探索场景，MAexp实现了高保真环境映射，采样速度比现有平台快约40倍。此外，MAexp配备了基于注意力机制的多智能体目标生成器和单智能体运动规划器，能够支持任意数量的智能体和各种类型的机器人。大量实验建立了首个基准，展示了多种高性能MARL算法在连续动作的典型场景中的表现，突显了每种算法在不同场景中的独特优势。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决RL基础的多智能体探索中存在的场景量化和动作离散化问题。现有方法在采样效率和多样性方面的不足，导致其在实际应用中受到限制。

核心思路：MAexp通过引入点云技术来表示探索场景，提升了环境映射的精度，并结合多种MARL算法，增强了平台的灵活性和适应性。

技术框架：MAexp的整体架构包括多个模块：首先是基于点云的环境表示模块，其次是集成多种MARL算法的决策模块，最后是支持任意数量智能体的目标生成和运动规划模块。

关键创新：MAexp的主要创新在于其高效的采样机制和灵活的多智能体目标生成器，这使得其在处理复杂场景时表现出色，显著优于现有平台。

关键设计：在设计中，MAexp采用了基于注意力机制的目标生成器，能够动态调整目标，此外，运动规划器设计为单智能体模式，确保了多智能体系统的协调性和效率。

📊 实验亮点

实验结果显示，MAexp的采样速度比现有平台快约40倍，且在多个典型场景中，展示了多种MARL算法的高性能，建立了新的基准，突显了不同算法在特定场景下的优势。

🎯 应用场景

MAexp具有广泛的应用潜力，适用于机器人群体协作、无人驾驶车辆、智能制造等领域。其高效的环境映射和灵活的算法集成能力，将推动多智能体系统在复杂环境中的实际应用，提升自动化水平和效率。

📄 摘要（原文）

The sim-to-real gap poses a significant challenge in RL-based multi-agent exploration due to scene quantization and action discretization. Existing platforms suffer from the inefficiency in sampling and the lack of diversity in Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) algorithms across different scenarios, restraining their widespread applications. To fill these gaps, we propose MAexp, a generic platform for multi-agent exploration that integrates a broad range of state-of-the-art MARL algorithms and representative scenarios. Moreover, we employ point clouds to represent our exploration scenarios, leading to high-fidelity environment mapping and a sampling speed approximately 40 times faster than existing platforms. Furthermore, equipped with an attention-based Multi-Agent Target Generator and a Single-Agent Motion Planner, MAexp can work with arbitrary numbers of agents and accommodate various types of robots. Extensive experiments are conducted to establish the first benchmark featuring several high-performance MARL algorithms across typical scenarios for robots with continuous actions, which highlights the distinct strengths of each algorithm in different scenarios.