An effective control of large systems of active particles: An application to evacuation problem

📄 arXiv: 2509.19972v3 📥 PDF

作者: Albina Klepach, Egor E. Nuzhin, Alexey A. Tsukanov, Nikolay V. Brilliantov

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-09-24 (更新: 2025-12-12)

DOI: 10.1016/j.cnsns.2025.109359

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

结合强化学习与人工势场的领导者控制策略，解决大规模主动粒子系统的疏散问题

🎯 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: 主动粒子系统 强化学习 人工势场 人群疏散 领导者控制

📋 核心要点

  1. 现有主动粒子系统控制方法缺乏可扩展性，难以对大规模系统中的每个个体进行精确控制。
  2. 论文提出一种基于领导者的控制策略，结合强化学习和人工势场，引导主动粒子系统运动。
  3. 实验表明，该方法在疏散场景中优于直接应用强化学习的方法，实现了更高效的疏散。

📝 摘要（中文）

操纵大规模主动粒子系统是一个严峻的挑战，涉及人群管理、机器人集群控制和协同材料运输等多个领域。然而，由于现有方法缺乏可扩展性和鲁棒性，特别是需要对每个智能体进行单独控制，因此难以开发用于复杂场景的先进控制策略。一种可能的解决方案是通过领导者或一组领导者来控制系统，其他智能体倾向于跟随这些领导者。基于这种方法，我们开发了一种有效的领导者控制策略，将强化学习（RL）与作用于系统的人工势相结合。为了描述领导者对主动粒子的引导，我们引入了广义Vicsek模型。然后，将这种新方法应用于机器人救援人员（领导者）从危险场所有效疏散大量人群的问题。我们证明，即使对于先进的架构，直接应用强化学习也会产生次优结果，而我们的方法提供了一种稳健而高效的疏散策略。该研究的源代码已公开发布在：https://github.com/cinemere/evacuation。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大规模主动粒子系统的有效控制问题，特别是在人群疏散场景中。现有方法，如直接对每个个体进行控制，计算复杂度高，难以扩展到大规模系统。此外，传统的强化学习方法在复杂环境下训练效率低，容易陷入局部最优解。

核心思路：论文的核心思路是通过控制一个或少数几个领导者，利用主动粒子之间的相互作用，间接控制整个系统。领导者通过强化学习学习最优策略，同时利用人工势场引导其他粒子跟随。这种方法降低了控制的维度，提高了系统的可扩展性和鲁棒性。

技术框架：该方法基于广义Vicsek模型，该模型描述了主动粒子之间的相互作用和领导者的引导作用。整体框架包括以下几个模块：1）环境建模：使用广义Vicsek模型模拟人群疏散场景。2）领导者控制：领导者通过强化学习学习最优的疏散路径。3）人工势场：领导者施加人工势场，引导其他粒子跟随。4）奖励函数设计：设计合适的奖励函数，鼓励领导者快速、安全地疏散人群。

关键创新：论文的关键创新在于将强化学习与人工势场相结合，用于领导者控制。这种方法既利用了强化学习的自适应性，又利用了人工势场的引导作用，提高了控制效率和鲁棒性。此外，论文还提出了广义Vicsek模型，更准确地描述了主动粒子之间的相互作用。

关键设计：论文中，强化学习算法采用的是一种深度强化学习算法（具体算法未知）。人工势场的设计需要考虑吸引力和斥力，以避免粒子过于拥挤或远离领导者。奖励函数的设计需要平衡疏散速度和安全性，例如，可以设置惩罚项来避免粒子碰撞或进入危险区域。具体参数设置和网络结构在论文中未详细说明。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，与直接应用强化学习的方法相比，该方法能够更快速、更安全地疏散人群。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，但强调了该方法在鲁棒性和效率方面的优势。源代码已开源，方便其他研究者复现和改进。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于人群疏散、机器人集群控制、交通流量优化等领域。在人群疏散方面，可以帮助设计更有效的疏散方案，减少人员伤亡。在机器人集群控制方面，可以实现多个机器人协同完成复杂任务。在交通流量优化方面，可以通过控制少数车辆引导整个交通流，缓解交通拥堵。该研究具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Manipulation of large systems of active particles is a serious challenge across diverse domains, including crowd management, control of robotic swarms, and coordinated material transport. The development of advanced control strategies for complex scenarios is hindered, however, by the lack of scalability and robustness of the existing methods, in particular, due to the need of an individual control for each agent. One possible solution involves controlling a system through a leader or a group of leaders, which other agents tend to follow. Using such an approach we develop an effective control strategy for a leader, combining reinforcement learning (RL) with artificial forces acting on the system. To describe the guidance of active particles by a leader we introduce the generalized Vicsek model. This novel method is then applied to the problem of the effective evacuation by a robot-rescuer (leader) of large groups of people from hazardous places. We demonstrate, that while a straightforward application of RL yields suboptimal results, even for advanced architectures, our approach provides a robust and efficient evacuation strategy. The source code supporting this study is publicly available at: https://github.com/cinemere/evacuation.