マルチロボット学習は大きく加速しています!📚 研究者たちはIsaac Labを拡張し、大規模に異種のマルチエージェントロボットポリシーを訓練しています。 新しいフレームワークは高解像度物理、GPU加速シミュレーション、そして均質・異種エージェントが協調タスクで共に動作することをサポートします。 彼らは6つの難易度の高いシナリオで異なるアプローチ(MAPPO:マルチエージェント近接ポリシー最適化およびHAPPO:異種エージェントPPO)をベンチマークし、大規模なマルチロボット訓練が実現可能であるだけでなく効率的であることを示しました。 これは、ロボットのチームが協調し、タスクを分担し、役割を適応させ、動的に相互作用する必要がある現実世界のロボット協働において重要な一歩であり、単に同一のクローンとして動作するのではありません。 コードはオープンソースであり、アイザック・ラボが実際にロボティクスに必要なもの、すなわち多くの異なるロボットが協力して働くことを学べるスケーラブルで物理主導の環境に近づけています。 こちらがプロジェクトのページです: ~~ ♻️ 週刊ロボティクスニュースレターに参加して、ニュースを見逃さない→