Multi-Robot Path Planning Method Using Reinforcement Learning

期刊：applied science MDPI
总结：使用VGG进行特征提取，再使用DQN进行决策。论文质量较低，缺乏很多重要内容，如：环境搭建、数据集介绍、action和state的相关描述，还有很多typo；而且论文中并未体现出多机器人的思想。

论文模型图非常简单，画了跟没画似的。。。和常见的强化学习交互图一样。
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用到了CNN来处理像素信息（应该后续会作为state），但文中并未说明图像信息来源：

reward设置：离目标近，reward +0.2；碰撞，reward -20；到达目标点，reward +100；

算法流程：并未说清楚s,a是怎么来的；猜测action是停在原地以及上下左右移动五种情形
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强化学习算法：DQN
模拟环境：we built a simulator using C++ and Python in a Linux environment；障碍物的数量和位置是随机的；最终目标始终是右上角

Multi-agent navigation based on deep reinforcement learning and traditional pathfinding algorithm

arxiv 2020

总结：将传统的A star算法选择路径作为强化学习算法中的action（相当于用A*进行保底）
action：
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state：作者在unity3D上的简要环境，一个机器人带有45方向个传感器，45个方向感知的东西，传感器的感知范围为d长度。

reward： $r_{navigation}+r_{scenario}+r_{penalty}$

$r_{navigation}$ ：如果action是 $a_0$ ，即采用传统方法，则为正奖励，否则为0
$r_{scenario}$ ：若发生碰撞，则为负奖励；若到达终点，则为正奖励
$r_{penalty}$ ：每走一步，都有一个负奖励

RL算法：PPO

模拟环境：Unity3D + Tensorflow

PRIMAL: Pathfinding via Reinforcement and Imitation Multi-Agent Learning（经典）

发表于2019 Robotics and Automation Letters

总结：结合了强化学习和模仿学习，能用于多个智能体（1024）；分布式算法
设计了expert centralized MAPF planner，各个agent的决策都是有益于全体的；agent不需要显式通信，但可以在路径规划中表现出隐式协同。
单agent的决策靠的是RL + 模仿集中专家
（有点类似于：集中式训练，分布式执行）

state

observation space是有限的，不知道全局地图；每个agent视野范围不一定有goal，但是知道goal方向。
state：由四个channel组成（二值矩阵），障碍物、其他agent位置、agent的目标、其他可见的agent目标
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action：

action：上下左右或者不动
存在无效action，规定只在有效action中采取行动（比给无效action一个负反馈，效果更好）。
鼓励探索，禁止agent返回上一个位置，可以静止不动

reward：

reward：发生碰撞就扣分，达到目的地就加分
静止不动，惩罚更多
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Netword：

使用A3C来训练，policy network由CNN, LSTM, pooling组成：
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输入是四个channel和goal position
输出有三部分，policy和value相当于actor和critic（他们共享了参数），还多了一个blocking，代表是否阻碍了别的agent。
使用A*算法估计路程，如果说去掉所有的agent后的路程变少了十步，那就视为blocking

Learning

分布式策略，但是得互相合作。常用的协同策略：① shared critics，当FOV并非有限的时候是有用的 ② joint rewards
本文的策略：

blocking penalty：如果agent在goal待着不动，阻碍了别的agent到达，扣分。虽然别的agent可能有另外的路线，但当前路径可能是最短的
combining RL and IL ：RL允许探索，IL能快速找到高质量区域；在线生成专家演示？（利用ODrM* optimal multirobot path planning in low dimensional search spaces生成高质量路径）
environment sampling

知乎解析
模拟环境：YouTube视频， github代码（python搭的环境）

总结对比：

paper	state	action	reward	补充
Multi-Robot Path Planning Method Using Reinforcement Learning	CNN分析环境的结果	未说明，猜测是上下左右和停在原地	离目标越近越好，碰撞会赋负值	质量低
Multi-agent navigation based on deep reinforcement learning and traditional pathfinding algorithm	45个方向的传感器结果，障碍物or合作智能体	六种action，A*, stay, backward, forward,left,right	$r_{navigation}+r_{scenario}+r_{penalty}$	A*作为保底
PRIMAL: Pathfinding via Reinforcement and Imitation Multi-Agent Learning	不同视野的四通道（障碍位置、当前agent位置、邻居位置、agent目标）	东南西北移动、不移动	靠近目标就加分，发生碰撞减分	推出了PRIMAL2