Nowhere to Go: Benchmarking Multi-robot Collaboration in Target Trapping Environment

要約

コラボレーションは、マルチロボット システムにおける最も重要な要素の 1 つです。
特定の実世界のアプリケーションを考慮し、その開発をさらに促進するために、ターゲット トラッピング環境 (T2E) におけるマルチロボットのコラボレーションを評価するための新しいベンチマークを提案します。
T2E では、2 種類のロボット (キャプター ロボットとターゲット ロボットと呼ばれます) が同じ空間を共有します。
捕獲者は協力してターゲットを捕まえることを目指し、ターゲットは罠からの脱出を試みます。
捕獲プロセスと逃走プロセスの両方で環境レイアウトを使用して、対応する目的を達成することができます。これには、ロボットと環境の利用との間の高度な連携が必要です。
ベンチマークでは、T2E における複数の学習ベースのベースラインを提示して評価し、複数のロボットのコラボレーション体制についての洞察を提供します。
また、ベンチマークを公開し、関連するロボット工学分野の研究者がこのベンチマークでソリューションを提案、評価、比較することを奨励しています。
私たちのプロジェクトは https://github.com/Dr-Xiaogaren/T2E でリリースされています。

要約(オリジナル)

Collaboration is one of the most important factors in multi-robot systems. Considering certain real-world applications and to further promote its development, we propose a new benchmark to evaluate multi-robot collaboration in Target Trapping Environment (T2E). In T2E, two kinds of robots (called captor robot and target robot) share the same space. The captors aim to catch the target collaboratively, while the target will try to escape from the trap. Both the trapping and escaping process can use the environment layout to help achieve the corresponding objective, which requires high collaboration between robots and the utilization of the environment. For the benchmark, we present and evaluate multiple learning-based baselines in T2E, and provide insights into regimes of multi-robot collaboration. We also make our benchmark publicly available and encourage researchers from related robotics disciplines to propose, evaluate, and compare their solutions in this benchmark. Our project is released at https://github.com/Dr-Xiaogaren/T2E.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google