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26.11.2021 | Original Article

A hierarchical training method of generating collective foraging behavior for a robotic swarm

Zeitschrift:
Artificial Life and Robotics
Autoren:
Boyin Jin, Yupeng Liang, Ziyao Han, Motoaki Hiraga, Kazuhiro Ohkura
Wichtige Hinweise
This work was presented in part at the 26th International Symposium on Artificial Life and Robotics (Online, January 21-–23, 2021).

Publisher’s Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

Swarm robotics is a field in which multiple robots coordinate their collective behavior autonomously to accomplish a given task without any form of centralized control. Training a robotic swarm to complete a multi-objective task under sparse rewards is a challenging task in reinforcement learning (RL). This research has applied a hierarchical training method for the RL training process to address the multi-objective task with sparse rewards. We conduct experiments where a robotic swarm has to accomplish a complex collective foraging problem using computer simulations. The results show that the proposed approach leads to perform more effectively than a conventional RL approach.

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