跨模态导航与多智能体强化学习
Cross-Modal Navigation with Multi-Agent Reinforcement Learning
作者:
Shuo Liu, Xinzichen Li, Christopher Amato
分类:
cs.RO, cs.AI, cs.LG, cs.MA
📝 论文摘要
稳健的具身导航依赖于互补的感知线索。然而，在实际中，高质量且对齐良好的多模态数据往往难以获取。训练单一整体模型也具有挑战性，因为丰富的多模态输入会导致复杂的表征并大幅扩大策略空间。轻量级模态专用智能体之间的跨模态协作提供了一种可扩展的范式，它能够实现灵活部署与并行执行，同时保留每种模态的优势。本文提出 \textbf{CRONA}，一种用于\textbf{跨}模态\textbf{导}航的多智能体强化学习框架。CRONA通过利用与控制相关的辅助信念和具有全局状态的集中式多模态评论家来改进协作。在视觉-声学导航任务上的实验表明，多智能体方法在性能和效率上显著优于单智能体基线。我们发现：有限模态的同质协作足以在显著线索下进行短距离导航；具有互补模态的智能体之间的异质协作通常高效且有效；而在大规模复杂环境中导航则需要更丰富的多模态感知与更大的模型容量。
📊 核心分析
- 鲁棒的具身导航需要互补的感官线索，但高质量且对齐的**多模态数据** 难以获取
- 训练单一模型（monolithic model）面临挑战：丰富的多模态输入导致复杂表示并显著扩大策略空间
- 现有方法在处理大规模、复杂环境时存在感知和模型容量不足的问题
- 提出**CRONA框架**，基于**多智能体强化学习(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)** 实现跨模态导航
- 利用**控制相关的辅助信念(control-relevant auxiliary beliefs)** 和带全局状态的**集中式多模态评论家(centralized multi-modal critic)** 以提升智能体间协作
- 在视觉-声音导航任务（visual-acoustic navigation）上进行实验，对比单智能体基线
- **范式创新**：将**多智能体强化学习(MARL)** 引入跨模态导航，实现轻量级模态专用智能体的协作，而非单一大模型
- **协作增强**：通过**辅助信念** 和**集中式评论家**，在保持各模态优势的同时有效协调异质智能体
- **灵活性**：支持灵活部署与并行执行，避免多模态数据对齐困难，且能自适应不同环境复杂度（同质/异质协作）
- 为具身导航领域提供了一种**可扩展的跨模态协作范式(scalable cross-modal collaboration paradigm)**
- 实验证明多智能体方法在性能和效率上显著优于单智能体基线
- 揭示了协作模式与环境复杂度之间的关系，为后续多模态导航系统设计提供了指导