結合した4足ロボットによる協調運搬タスクのためのマルチエージェント局所衝突回避の学習
arXiv cs.RO / 2026/3/25
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要点
- 本論文は、障害物を含む環境において安全な協調を実現することに焦点を当て、機械的に結合した複数の4足ロボットによる協調運搬を対象とする。障害物のない空間だけでなく、障害物がある状況での協調を扱う。
- 指令された速度方向を追従しつつ、衝突を回避するための強化学習（RL）ベースの階層型制御システムを導入する。オンボードセンシングのみを用いることで、あらかじめ計算された軌道や完全な地図知識を不要にする。
- 高レベルのオブジェクト中心ポリシーが、2つの事前学習済み歩行（ロコモーション）ポリシーに対して行動を指令する。これにより、中央集権的な軌道計画を行わずに、協調した運動を可能にする。
- ゲームに着想を得たカリキュラムを用い、学習中に地形や障害物の複雑さを段階的に増やす。
- 未知環境で2台の結合4足ロボットを用いた実験により、最適化ベースおよび分散型RLのベースラインに対して性能が向上することが示される。また、地図および経路計画器を用いない歩行が実現できることを示す。
