Learning Efficient Flocking Control based on Gibbs Random Fields

📄 arXiv: 2502.02984v1 📥 PDF

作者: Dengyu Zhang, Chenghao, Feng Xue, Qingrui Zhang

分类: cs.RO, cs.LG, eess.SY

发布日期: 2025-02-05

备注: 9 pages, 10 figures

💡 一句话要点

提出基于吉布斯随机场的MARL框架，解决拥堵环境中多机器人高效集群控制问题。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 多机器人系统 集群控制 吉布斯随机场 多智能体强化学习 分布式控制 动作注意力 信用分配

📋 核心要点

  1. 现有集群控制方法在复杂环境中计算负担重，难以保证性能最优和运动安全。
  2. 利用吉布斯随机场建模多机器人系统，设计MARL框架学习分布式控制策略。
  3. 实验表明，该方法在复杂环境中成功率达99%，优于现有方法，并验证了各模块的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于吉布斯随机场（GRF）的多智能体强化学习（MARL）框架，旨在解决多机器人系统在拥挤环境中实现高效集群控制时面临的计算负担、性能优化和运动安全等挑战。该框架利用GRF将多机器人系统表示为服从联合概率分布的随机变量集合，为集群奖励设计提供了新的视角。通过基于GRF的信用分配方法，实现了去中心化的训练和执行机制，增强了MARL在机器人数量上的可扩展性。引入动作注意力模块，隐式地预测相邻机器人的运动意图，从而减轻了MARL中潜在的非平稳性问题。仿真和实验结果表明，该框架能够在具有挑战性的环境中学习到高效的分布式控制策略，成功率约为99%。消融研究也验证了不同框架模块的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多机器人系统在拥挤环境中高效集群控制的问题。现有方法通常面临计算复杂度高、难以保证性能最优以及运动安全等挑战。尤其是在机器人数量增加时，集中式控制方法难以扩展，而传统的分布式方法可能陷入局部最优，无法充分利用全局信息。

核心思路：论文的核心思路是将多机器人系统建模为吉布斯随机场（GRF），利用GRF的概率图模型特性来表示机器人之间的相互依赖关系。通过这种方式，可以将集群控制问题转化为一个概率推理问题，从而更容易设计奖励函数和进行信用分配。同时，采用多智能体强化学习（MARL）框架，学习分布式控制策略，提高系统的可扩展性和鲁棒性。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 基于GRF的状态表示：将多机器人系统的状态表示为GRF中的随机变量，每个机器人对应一个节点，节点之间的连接表示机器人之间的相互作用。2) 基于GRF的奖励函数设计：利用GRF的联合概率分布来设计奖励函数，鼓励机器人之间保持一定的距离和速度一致性。3) 基于GRF的信用分配：采用一种基于GRF的信用分配方法，将全局奖励分配给每个机器人，从而实现去中心化的训练。4) 动作注意力模块：引入动作注意力机制，让每个机器人能够关注邻近机器人的动作，从而预测其运动意图，缓解MARL中的非平稳性问题。

关键创新：论文的关键创新在于将吉布斯随机场引入到多机器人集群控制的MARL框架中。与传统的MARL方法相比，该方法能够更好地建模机器人之间的相互依赖关系，从而更容易设计奖励函数和进行信用分配。此外，动作注意力模块的引入也有效地缓解了MARL中的非平稳性问题。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) GRF的结构设计：需要根据具体的应用场景选择合适的GRF结构，例如，可以使用马尔可夫随机场或条件随机场。2) 奖励函数的设计：需要仔细设计奖励函数，以鼓励机器人之间保持一定的距离和速度一致性，同时避免碰撞。3) 动作注意力模块的设计：需要选择合适的注意力机制，例如，可以使用Transformer或Gated Attention机制。4) 训练算法的选择：可以使用各种MARL算法，例如，MADDPG或COMA。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在具有挑战性的环境中能够学习到高效的分布式控制策略，成功率约为99%，显著优于现有的集群控制方法。消融研究验证了GRF建模和动作注意力模块的有效性，证明了它们对提升系统性能的贡献。此外，该方法在不同数量的机器人场景下均表现出良好的可扩展性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于无人机集群表演、自动驾驶车辆编队、仓储机器人协同作业、以及搜救机器人集群等领域。通过学习高效的分布式控制策略，可以提高多机器人系统在复杂环境中的适应性和鲁棒性，降低人工干预的需求，从而提升工作效率和安全性。未来，该方法有望扩展到更大规模、更复杂的机器人系统，实现更高级别的自主协同。

📄 摘要（原文）

Flocking control is essential for multi-robot systems in diverse applications, yet achieving efficient flocking in congested environments poses challenges regarding computation burdens, performance optimality, and motion safety. This paper addresses these challenges through a multi-agent reinforcement learning (MARL) framework built on Gibbs Random Fields (GRFs). With GRFs, a multi-robot system is represented by a set of random variables conforming to a joint probability distribution, thus offering a fresh perspective on flocking reward design. A decentralized training and execution mechanism, which enhances the scalability of MARL concerning robot quantity, is realized using a GRF-based credit assignment method. An action attention module is introduced to implicitly anticipate the motion intentions of neighboring robots, consequently mitigating potential non-stationarity issues in MARL. The proposed framework enables learning an efficient distributed control policy for multi-robot systems in challenging environments with success rate around $99\%$, as demonstrated through thorough comparisons with state-of-the-art solutions in simulations and experiments. Ablation studies are also performed to validate the efficiency of different framework modules.