Efficient Environment Design for Multi-Robot Navigation via Continuous Control
作者: Jahid Chowdhury Choton, John Woods, William Hsu
分类: cs.RO
发布日期: 2025-08-17
备注: 12 pages, 3 figures, conference
💡 一句话要点
提出高效环境设计以解决多机器人导航问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 多机器人导航 深度强化学习 马尔可夫决策过程 环境设计 路径规划 农业机器人 优化问题
📋 核心要点
- 现有的多机器人导航方法在不确定环境中面临样本效率低和训练时间长的挑战，缺乏正式的环境设计保证。
- 本文提出了一种高效且可定制的环境，利用马尔可夫决策过程（MDP）形式化多机器人导航任务，并通过优化问题来求解最优策略。
- 在CoppeliaSim模拟器中进行的实验表明，所提环境在3D农业领域中表现出良好的鲁棒性，验证了其实际应用潜力。
📝 摘要（中文）
多机器人在不确定环境中的导航和路径规划仍然是一个开放的挑战。深度强化学习（RL）是解决此任务的热门范式，但由于样本效率低和训练时间长，其实际应用受到限制。此外，现有的多机器人导航研究在环境设计上缺乏正式保证。本文提出了一种高效且高度可定制的环境，用于连续控制的多机器人导航，机器人需通过最短路径访问一组感兴趣区域（ROI）。该任务被形式化为马尔可夫决策过程（MDP），并通过优化问题来描述多机器人导航任务。我们设计了多种环境变体，并使用多种RL方法进行性能测量。为展示实际应用，我们在CoppeliaSim机器人模拟器中将环境部署到具有不确定性的3D农业领域，并对学习模型的鲁棒性进行了评估。我们相信这项工作将指导研究人员开发适用于现实系统的基于MDP的环境，并使用现有的最先进RL方法在有限资源和合理时间内解决这些问题。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决多机器人在不确定环境中的导航和路径规划问题。现有方法面临样本效率低和训练时间长的痛点，且缺乏环境设计的正式保证。
核心思路：我们提出了一种高效且高度可定制的环境，利用马尔可夫决策过程（MDP）来形式化多机器人导航任务。通过将任务视为优化问题，我们能够找到最优策略，从而提高导航效率。
技术框架：整体架构包括环境设计、任务建模和策略优化三个主要模块。环境设计部分允许灵活配置，任务建模将导航任务形式化为MDP，而策略优化则采用多种RL方法进行求解。
关键创新：本文的主要创新在于提出了一种可定制的MDP环境设计，能够在不确定性条件下有效支持多机器人导航任务。这一设计与现有方法的本质区别在于其灵活性和适应性。
关键设计：在环境设计中，我们设置了多个参数以适应不同的导航场景，并采用了多种损失函数和网络结构来优化RL算法的性能。具体使用了A2C、PPO、TRPO等多种方法进行性能评估。
📊 实验亮点
实验结果表明，所提环境在3D农业领域中表现出良好的鲁棒性，使用多种RL方法（如A2C、PPO等）进行训练时，模型在导航任务中的成功率显著提高，验证了该方法的有效性和实用性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括农业、物流和救灾等多机器人协作场景。通过提供高效的环境设计，研究成果能够帮助机器人在复杂和不确定的环境中进行有效导航，从而提高实际应用的效率和可靠性。未来，该方法有望推广到其他领域的多机器人系统中。
📄 摘要（原文）
Multi-robot navigation and path planning in continuous state and action spaces with uncertain environments remains an open challenge. Deep Reinforcement Learning (RL) is one of the most popular paradigms for solving this task, but its real-world application has been limited due to sample inefficiency and long training periods. Moreover, the existing works using RL for multi-robot navigation lack formal guarantees while designing the environment. In this paper, we introduce an efficient and highly customizable environment for continuous-control multi-robot navigation, where the robots must visit a set of regions of interest (ROIs) by following the shortest paths. The task is formally modeled as a Markov Decision Process (MDP). We describe the multi-robot navigation task as an optimization problem and relate it to finding an optimal policy for the MDP. We crafted several variations of the environment and measured the performance using both gradient and non-gradient based RL methods: A2C, PPO, TRPO, TQC, CrossQ and ARS. To show real-world applicability, we deployed our environment to a 3-D agricultural field with uncertainties using the CoppeliaSim robot simulator and measured the robustness by running inference on the learned models. We believe our work will guide the researchers on how to develop MDP-based environments that are applicable to real-world systems and solve them using the existing state-of-the-art RL methods with limited resources and within reasonable time periods.