Coordination and Machine Learning in Multi-Robot Systems: Applications in Robotic Soccer
作者: Luis Paulo Reis
分类: cs.RO
发布日期: 2023-12-26
💡 一句话要点
利用人工智能与深度强化学习提升多机器人足球系统的协调与技能
🎯 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: 多机器人系统 机器人足球 深度强化学习 多智能体系统 人工智能 协调控制 RoboCup
📋 核心要点
- 多机器人系统在复杂任务中面临协调和技能学习的挑战，现有方法难以兼顾效率与适应性。
- 论文探索了人工智能和深度强化学习在机器人足球中的应用，旨在提升机器人技能和团队协作能力。
- FCPortugal项目通过机器学习优化策略、战术等协调方法，并在RoboCup仿真3D联赛中取得显著成果。
📝 摘要（中文）
本文介绍了人工智能、多智能体系统、协调、智能机器人和深度强化学习的概念。重点阐述了如何有效地利用人工智能和深度强化学习来创建高效的机器人技能和协调的机器人团队，使其能够执行非常复杂的动作和任务，例如踢足球比赛。本文还介绍了机器人足球的概念以及RoboCup倡议的愿景和结构，重点介绍了人形机器人仿真3D联赛以及这项比赛带来的新挑战。最后，本文介绍了作者在FCPortugal项目背景下过去22年中开发/协调的研究成果，简要描述了已开发的协调方法，例如：策略、战术、阵型、定位球和教练语言，以及使用机器学习来优化这些概念的使用。介绍的主题还包括用于黑盒优化的新型随机搜索算法及其在优化全向行走技能、机器人多智能体学习和创建具有可控距离的人形机器人踢球中的应用。最后，简要解释了使用近端策略优化算法变体和用于机器人和多机器人学习的高级建模的新应用，重点介绍了我们新的人形机器人冲刺和跑步技能以及令人惊叹的人形机器人足球运球技能。FCPortugal项目使我们能够发表100多篇论文，并在不同联赛的RoboCup比赛中赢得多个奖项和许多科学奖项。总的来说，我们的团队在国际比赛中赢得了40多个奖项，包括在RoboCup 2022比赛的仿真3D联赛中取得的明显胜利，打入84球，仅失2球。
🔬 方法详解
问题定义：多机器人足球系统需要解决的核心问题是如何让多个机器人高效地协同工作，完成诸如传球、射门、防守等复杂任务。现有方法，例如传统的基于规则的策略，往往难以适应动态变化的环境，并且需要大量的人工设计和调试。深度强化学习虽然具有自学习能力，但在多智能体环境下训练不稳定，容易出现智能体之间的竞争和冲突。
核心思路：本文的核心思路是结合人工智能的协调方法（如策略、战术、阵型等）和深度强化学习的自学习能力，构建一个能够自主学习和优化机器人技能和团队协作策略的系统。通过人工智能方法来指导强化学习过程，减少探索空间，提高学习效率和稳定性。
技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 策略与战术模块：使用预定义的策略和战术来指导机器人的行为，例如进攻策略、防守策略、定位球战术等。2) 深度强化学习模块：使用深度强化学习算法（如Proximal Policy Optimization，PPO）来学习和优化机器人的技能，例如行走、踢球、运球等。3) 协调模块：负责协调各个机器人之间的行为，例如传球、跑位、防守等。4) 优化模块：使用随机搜索算法来优化机器人的参数，例如步态参数、踢球参数等。
关键创新：论文的关键创新在于将人工智能的协调方法和深度强化学习相结合，提出了一种新的多机器人系统学习框架。这种框架既能够利用人工智能的先验知识来指导学习过程，又能够利用深度强化学习的自学习能力来适应动态变化的环境。此外，论文还提出了一种新的随机搜索算法，用于优化机器人的参数。
关键设计：论文中使用了Proximal Policy Optimization (PPO) 算法的变体进行机器人技能的学习。在机器人建模方面，采用了高级建模方法，以提高学习的效率和泛化能力。对于人形机器人的行走技能，使用了随机搜索算法来优化步态参数。在多智能体学习方面，设计了合适的奖励函数，以鼓励机器人之间的合作。
📊 实验亮点
FCPortugal项目团队在RoboCup 2022仿真3D联赛中取得了显著的成绩，以84个进球和仅失2球的战绩赢得了冠军。这证明了所提出的方法在实际应用中的有效性。此外，该团队在过去22年中发表了100多篇论文，并在RoboCup比赛中获得了40多个国际奖项，充分展示了其在机器人足球领域的领先地位。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种多机器人协作场景，如仓储物流、搜救、协同制造等。通过自主学习和优化，机器人团队能够更高效、更灵活地完成复杂任务，降低人工干预成本，提高生产效率和安全性。未来，该技术有望推动多机器人系统在更多领域的应用。
📄 摘要（原文）
This paper presents the concepts of Artificial Intelligence, Multi-Agent-Systems, Coordination, Intelligent Robotics and Deep Reinforcement Learning. Emphasis is given on and how AI and DRL, may be efficiently used to create efficient robot skills and coordinated robotic teams, capable of performing very complex actions and tasks, such as playing a game of soccer. The paper also presents the concept of robotic soccer and the vision and structure of the RoboCup initiative with emphasis on the Humanoid Simulation 3D league and the new challenges this competition, poses. The final topics presented at the paper are based on the research developed/coordinated by the author throughout the last 22 years in the context of the FCPortugal project. The paper presents a short description of the coordination methodologies developed, such as: Strategy, Tactics, Formations, Setplays, and Coaching Languages and the use of Machine Learning to optimize the use of this concepts. The topics presented also include novel stochastic search algorithms for black box optimization and their use in the optimization of omnidirectional walking skills, robotic multi-agent learning and the creation of a humanoid kick with controlled distance. Finally, new applications using variations of the Proximal Policy Optimization algorithm and advanced modelling for robot and multi-robot learning are briefly explained with emphasis for our new humanoid sprinting and running skills and an amazing humanoid robot soccer dribbling skill. FCPortugal project enabled us to publish more than 100 papers and win several competitions in different leagues and many scientific awards at RoboCup. In total, our team won more than 40 awards in international competitions including a clear victory at the Simulation 3D League at RoboCup 2022 competition, scoring 84 goals and conceding only 2.