Agile Flight Emerges from Multi-Agent Competitive Racing
作者: Vineet Pasumarti, Lorenzo Bianchi, Antonio Loquercio
分类: cs.RO, cs.AI, cs.MA
发布日期: 2025-12-12
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
基于多智能体竞争强化学习，实现无人机敏捷飞行与策略博弈
🎯 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 无人机 敏捷飞行 竞争学习 稀疏奖励 Sim-to-Real迁移 策略博弈
📋 核心要点
- 现有方法依赖于人为设计的奖励函数来引导无人机学习特定行为，难以适应复杂环境和实现敏捷飞行。
- 论文提出基于多智能体竞争的强化学习方法，仅使用稀疏的比赛胜负奖励，使智能体自主学习飞行策略。
- 实验表明，该方法在仿真和真实环境中均优于基于单智能体进展奖励的训练方法，并具有更好的sim-to-real迁移能力。
📝 摘要（中文）
本文通过多智能体竞争和稀疏的高级目标（赢得比赛）发现，敏捷飞行（例如，将平台推向物理极限的高速运动）和策略（例如，超车或阻挡）都从通过强化学习训练的智能体中涌现出来。我们在仿真和现实世界中提供的证据表明，当环境的复杂性增加时（例如，在存在障碍物的情况下），这种方法优于常见的范例，即使用规定行为的奖励（例如，在赛道上的进展）来孤立地训练智能体。此外，我们发现，与使用基于单智能体进展的奖励训练的策略相比，多智能体竞争产生的策略能够更可靠地转移到现实世界，尽管这两种方法使用相同的仿真环境、随机化策略和硬件。除了改进的sim-to-real迁移之外，多智能体策略还表现出一定程度的泛化能力，可以适应训练时未见过的对手。总的来说，我们的工作遵循数字领域中多智能体竞争游戏的传统，表明稀疏的任务级奖励足以训练能够在物理世界中进行高级低级控制的智能体。
🔬 方法详解
问题定义：现有无人机敏捷飞行控制方法通常依赖于精心设计的奖励函数，例如跟踪预定轨迹或最大化前进速度。这些方法在复杂环境中表现不佳，难以泛化，并且需要大量的领域知识来调整奖励函数。此外，这些方法通常难以实现智能体之间的策略博弈，例如超车和阻挡。
核心思路：论文的核心思路是利用多智能体竞争来驱动无人机学习敏捷飞行和策略博弈。通过让多个智能体在比赛中竞争，并仅提供稀疏的胜负奖励，智能体可以自主探索和学习最优的飞行策略，而无需人为设计的奖励函数。这种方法可以更好地适应复杂环境，并实现更强的泛化能力。
技术框架：整体框架包括一个多智能体强化学习环境，其中多个无人机智能体在赛道上竞争。每个智能体都使用深度强化学习算法（例如PPO）进行训练。环境提供无人机的状态信息（例如位置、速度、姿态）和赛道信息，智能体输出控制指令（例如电机转速）。训练过程中，智能体仅获得稀疏的胜负奖励，即赢得比赛的智能体获得正奖励，输掉比赛的智能体获得负奖励。训练完成后，智能体可以部署到真实环境中进行比赛。
关键创新：最重要的技术创新点是使用多智能体竞争和稀疏奖励来训练无人机实现敏捷飞行和策略博弈。与传统的基于人为设计奖励函数的单智能体训练方法相比，该方法可以更好地适应复杂环境，实现更强的泛化能力，并允许智能体自主学习飞行策略。此外，该方法还能够实现智能体之间的策略博弈，例如超车和阻挡。
关键设计：论文使用了近端策略优化（PPO）算法进行训练。状态空间包括无人机的位置、速度、姿态、角速度以及赛道信息。动作空间包括四个电机的转速。奖励函数是稀疏的，只有赢得比赛的智能体获得正奖励，输掉比赛的智能体获得负奖励。为了提高sim-to-real迁移能力，论文使用了随机化技术，例如随机化无人机的质量、惯性矩和电机参数。
📊 实验亮点
实验结果表明，基于多智能体竞争的强化学习方法在仿真和真实环境中均优于基于单智能体进展奖励的训练方法。在仿真环境中，该方法能够更快地学习到最优策略，并取得更高的胜率。在真实环境中，该方法具有更好的sim-to-real迁移能力，能够成功地部署到真实无人机上进行比赛。此外，该方法还能够实现智能体之间的策略博弈，例如超车和阻挡。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于无人机竞速、自主导航、搜索救援等领域。通过多智能体竞争学习，无人机能够自主适应复杂环境，实现敏捷飞行和智能决策。该方法还可以推广到其他机器人领域，例如自动驾驶、机器人足球等，为实现更智能、更自主的机器人系统提供新的思路。
📄 摘要（原文）
Through multi-agent competition and the sparse high-level objective of winning a race, we find that both agile flight (e.g., high-speed motion pushing the platform to its physical limits) and strategy (e.g., overtaking or blocking) emerge from agents trained with reinforcement learning. We provide evidence in both simulation and the real world that this approach outperforms the common paradigm of training agents in isolation with rewards that prescribe behavior, e.g., progress on the raceline, in particular when the complexity of the environment increases, e.g., in the presence of obstacles. Moreover, we find that multi-agent competition yields policies that transfer more reliably to the real world than policies trained with a single-agent progress-based reward, despite the two methods using the same simulation environment, randomization strategy, and hardware. In addition to improved sim-to-real transfer, the multi-agent policies also exhibit some degree of generalization to opponents unseen at training time. Overall, our work, following in the tradition of multi-agent competitive game-play in digital domains, shows that sparse task-level rewards are sufficient for training agents capable of advanced low-level control in the physical world. Code: https://github.com/Jirl-upenn/AgileFlight_MultiAgent