Safe multi-agent reinforcement learning for multi-robot control

A challenging problem in robotics is how to control multiple robots cooperatively and safely in real-world applications. Yet, developing multi-robot control methods from the perspective of safe multi-agent reinforcement learning (MARL) has merely been studied. To fill this gap, in this study, we inv...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Artificial intelligence Ročník 319; s. 103905
Hlavní autoři:	Gu, Shangding, Grudzien Kuba, Jakub, Chen, Yuanpei, Du, Yali, Yang, Long, Knoll, Alois, Yang, Yaodong
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier B.V 01.06.2023
Témata:	Constrained Markov game Constrained policy optimisation Safe multi-agent benchmarks Safe multi-robot control Safe multi-robot control Safe multi-agent benchmarks Constrained policy optimisation Constrained Markov game
ISSN:	0004-3702, 1872-7921
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!