JaxRobotarium: Training and Deploying Multi-Robot Policies in 10 Minutes

📄 arXiv: 2505.06771v3 📥 PDF

作者: Shalin Anand Jain, Jiazhen Liu, Siva Kailas, Harish Ravichandar

分类: cs.RO, cs.LG, cs.MA

发布日期: 2025-05-10 (更新: 2025-11-10)

备注: 22 pages, 14 figures, 10 tables. https://github.com/GT-STAR-Lab/JaxRobotarium. Manuscript accepted for publication at the 9th Conference on Robot Learning (CoRL 2025), Seoul, Korea

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出JaxRobotarium以解决多机器人强化学习平台的效率问题

🎯 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 机器人系统 仿真平台 并行化 硬件加速 快速部署 协调行为 开源代码

📋 核心要点

  1. 现有的多智能体强化学习平台缺乏与机器人相关的硬件支持，导致研究者需开发专属环境，效率低下。
  2. JaxRobotarium通过Jax实现了一个高效的仿真和学习平台，支持多机器人强化学习策略的快速训练和部署。
  3. 实验结果表明，JaxRobotarium在训练速度上提升了20倍，在仿真速度上提升了150倍，显著提高了研究效率。

📝 摘要（中文）

多智能体强化学习（MARL）在多机器人系统中展现出良好的协调行为学习能力，但现有平台（如SMAC和MPE）缺乏与机器人相关的硬件部署支持，导致研究者需自行开发环境。MARBLER作为一个新兴平台，虽然提供了标准化的机器人相关环境，但在并行化和硬件加速方面存在不足，影响了其使用效率。本文提出的JaxRobotarium是一个基于Jax的端到端仿真、学习、部署和基准测试平台，支持快速训练和部署多机器人强化学习策略，具有现实的机器人动态和安全约束。JaxRobotarium显著提高了训练和仿真的速度，并提供了开放的仿真到现实评估管道，促进了多机器人学习研究的普及和加速。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有多智能体强化学习平台在机器人应用中的效率问题，特别是缺乏并行化和硬件加速支持，导致训练和仿真速度缓慢。

核心思路：JaxRobotarium通过利用Jax框架，提供一个高效的端到端平台，能够快速训练和部署多机器人强化学习策略，同时保持高仿真精度。

技术框架：JaxRobotarium的整体架构包括仿真模块、学习模块和部署模块，支持与现有的MARL库（如JaxMARL）无缝集成，并提供标准化的协调场景。

关键创新：JaxRobotarium的主要创新在于其高效的并行化能力和硬件加速支持，使得训练和仿真速度大幅提升，解决了MARBLER的性能瓶颈。

关键设计：在设计上，JaxRobotarium采用了优化的损失函数和网络结构，确保在复杂的机器人动态和安全约束下，仍能实现高效的学习和部署。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

实验结果显示，JaxRobotarium在训练速度上提升了20倍，在仿真速度上提升了150倍，相较于基线平台表现出显著的性能优势。此外，JaxRobotarium提供了开放的仿真到现实评估管道，进一步促进了多机器人学习研究的可及性。

🎯 应用场景

JaxRobotarium的研究成果可广泛应用于多机器人系统的协调与控制，尤其是在需要快速迭代和评估的场景中，如无人机编队、自动驾驶车队等。其高效的训练和部署能力将推动相关领域的技术进步和应用落地。

📄 摘要（原文）

Multi-agent reinforcement learning (MARL) has emerged as a promising solution for learning complex and scalable coordination behaviors in multi-robot systems. However, established MARL platforms (e.g., SMAC and MPE) lack robotics relevance and hardware deployment, leaving multi-robot learning researchers to develop bespoke environments and hardware testbeds dedicated to the development and evaluation of their individual contributions. The Multi-Agent RL Benchmark and Learning Environment for the Robotarium (MARBLER) is an exciting recent step in providing a standardized robotics-relevant platform for MARL, by bridging the Robotarium testbed with existing MARL software infrastructure. However, MARBLER lacks support for parallelization and GPU/TPU execution, making the platform prohibitively slow compared to modern MARL environments and hindering adoption. We contribute JaxRobotarium, a Jax-powered end-to-end simulation, learning, deployment, and benchmarking platform for the Robotarium. JaxRobotarium enables rapid training and deployment of multi-robot RL (MRRL) policies with realistic robot dynamics and safety constraints, supporting parallelization and hardware acceleration. Our generalizable learning interface integrates easily with SOTA MARL libraries (e.g., JaxMARL). In addition, JaxRobotarium includes eight standardized coordination scenarios, including four novel scenarios that bring established MARL benchmark tasks (e.g., RWARE and Level-Based Foraging) to a robotics setting. We demonstrate that JaxRobotarium retains high simulation fidelity while achieving dramatic speedups over baseline (20x in training and 150x in simulation), and provides an open-access sim-to-real evaluation pipeline through the Robotarium testbed, accelerating and democratizing access to multi-robot learning research and evaluation. Our code is available at https://github.com/GT-STAR-Lab/JaxRobotarium.