本研究では、複数ロボットによる経路計画問題を扱う。各ロボットは部分的な観測しかできず、通信範囲内の他ロボットとのメッセージ交換によって環境の情報を共有する。
D2M2Nのメモリ維持モジュールは、各ロボットの過去の観測と受信メッセージを統合して圧縮された環境表現を更新する。Value Iteration Networkモジュールは、この圧縮表現と現在位置、目標位置を入力として最適な行動を選択する。
D2M2Nは、従来のメモリレスなモデルと比べて、特に複雑な環境でナビゲーション性能が大幅に向上する。実験結果では、D2M2Nが既存手法に比べて5%から30%の精度向上を示した。また、センサノイズや複数目標への拡張にも対応できることを確認した。
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by Md Ishat-E-R... في arxiv.org 04-09-2024
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