Detta dokument visar hur Graph Neural Networks kan användas för att lära distribuerade samordningsmekanismer i anslutna grupper av robotar. Vi fångar den relationella aspekten av robotsamordning genom att modellera robotteamet som en graf, där varje robot är en nod, och kanter representerar kommunikationslänkar. Under utbildningen lär sig robotar att skicka meddelanden och uppdatera interna tillstånd, så att ett målbeteende uppnås. Som en proxy för mer komplexa problem, denna korta uppsats tar hänsyn till problemet där varje robot lokalt måste uppskatta den algebraiska anslutningen av lagets nätverk topologi.
De fångar relationsaspekten av robotkommunikation och samordning genom att modellera det kollektiva robotsystemet som en graf: varje robot är en nod, och kanter representerar kommunikationslänkar REF.
Graph Neural Networks for Learning Robot Team Coordination
{'venue': 'Federated AI for Robotics Workshop, IJCAI-ECAI/ICML/AAMAS 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}