Deep Reinforcement Learning for Decentralized Multi-Robot Control: A DQN Approach to Robustness and Information Integration

要約

さまざまな複雑な環境におけるマルチロボット システム (MRS) の優位性は疑いの余地がありません。
しかし、捜索救助、環境監視、自動生産などの複雑な状況では、ロボットは中央制御装置なしで協力して作業することが求められることがよくあります。
これには、ローカル情報を処理し、ロボットの動作をガイドするための効率的で堅牢な分散制御メカニズムが必要です。
この研究では、ローカル情報の統合とマルチロボットシステムの堅牢性を向上させることを目的として、深層強化学習による Deep Q-Network (DQN) アルゴリズムを利用する新しい分散コントローラー設計手法を提案します。
設計されたコントローラーにより、各ロボットはローカル観察に基づいて独立して意思決定を行うことができると同時に、共有学習メカニズムを通じてシステム全体の協調効率と動的環境への適応性が向上します。
模擬環境でのテストにより、このコントローラーがタスク実行効率の向上、システムの耐障害性の強化、環境への適応性の向上に有効であることを実証しました。
さらに、DQN パラメーター調整がシステム パフォーマンスに及ぼす影響を調査し、コントローラー設計をさらに最適化するための洞察を提供しました。
私たちの研究は、マルチロボット システムの分散制御における DQN アルゴリズムの応用の可能性を示すだけでなく、ローカル情報の統合を通じてシステムの全体的なパフォーマンスと堅牢性を向上させる方法についての新しい視点も提供します。

要約(オリジナル)

The superiority of Multi-Robot Systems (MRS) in various complex environments is unquestionable. However, in complex situations such as search and rescue, environmental monitoring, and automated production, robots are often required to work collaboratively without a central control unit. This necessitates an efficient and robust decentralized control mechanism to process local information and guide the robots’ behavior. In this work, we propose a new decentralized controller design method that utilizes the Deep Q-Network (DQN) algorithm from deep reinforcement learning, aimed at improving the integration of local information and robustness of multi-robot systems. The designed controller allows each robot to make decisions independently based on its local observations while enhancing the overall system’s collaborative efficiency and adaptability to dynamic environments through a shared learning mechanism. Through testing in simulated environments, we have demonstrated the effectiveness of this controller in improving task execution efficiency, strengthening system fault tolerance, and enhancing adaptability to the environment. Furthermore, we explored the impact of DQN parameter tuning on system performance, providing insights for further optimization of the controller design. Our research not only showcases the potential application of the DQN algorithm in the decentralized control of multi-robot systems but also offers a new perspective on how to enhance the overall performance and robustness of the system through the integration of local information.

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