Integrating Retrospective Framework in Multi-Robot Collaboration

要約

大規模な言語モデル（LLMS）の最近の進歩は、マルチロボットシステムのコミュニケーションと調整を強化する上で実質的な能力を実証しています。
ただし、既存の方法は、実際のマルチロボットシナリオで一般的な動的で不確実な環境で効率的なコラボレーションと意思決定を達成するのに苦労しています。
これらの課題に対処するために、マルチロボットコラボレーションのための新しいレトロスペクティブな俳優と批判のフレームワークを提案します。
このフレームワークには、2つの重要なコンポーネントが統合されます。（1）観察とタスク指令に基づいてリアルタイムの意思決定を実行するアクター、および（2）提案されたフレームワークが継続的に洗練されるためのフィードバックを提供するために結果を遡及的に評価する批評家
動的な条件に効果的に適応できます。
シミュレートされた環境で実施された広範な実験は、当社のアプローチの有効性を検証し、タスクのパフォーマンスと適応性の大幅な改善を示しています。
この作業は、ロボットコラボレーションにおける永続的な課題に対する堅牢なソリューションを提供します。

要約(オリジナル)

Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have demonstrated substantial capabilities in enhancing communication and coordination in multi-robot systems. However, existing methods often struggle to achieve efficient collaboration and decision-making in dynamic and uncertain environments, which are common in real-world multi-robot scenarios. To address these challenges, we propose a novel retrospective actor-critic framework for multi-robot collaboration. This framework integrates two key components: (1) an actor that performs real-time decision-making based on observations and task directives, and (2) a critic that retrospectively evaluates the outcomes to provide feedback for continuous refinement, such that the proposed framework can adapt effectively to dynamic conditions. Extensive experiments conducted in simulated environments validate the effectiveness of our approach, demonstrating significant improvements in task performance and adaptability. This work offers a robust solution to persistent challenges in robotic collaboration.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google