로보컵 2D 축구 환경을 위한 다중 agent 강화 학습: R2D-RL
로보트 축구는 부분적 관찰성, 협력 및 적대적 상호 작용, 희소 보상, 그리고 장기 전략 행동이 결합된 다중 agent 강화 학습의 어려운 테스트베드로 간주된다. 로보트 컵 2D 축구 시뮬레이션(RCSS2D)은 성숙한 로보트 축구 플랫폼을 제공하지만, 현대 Python 기반 MARL 워크플로우와 직접적으로 사용하기 어려운 경쟁기반 서버-클라이언트 아키텍처를 가지고 있다. 우리는 R2D-RL이라는 강화 학습 환경을 소개한다. R2D-RL은 RCSS2D와 HELIOS 기반 플레이어 클라이언트를 Python MARL 인터페이스와 공유 메모리 통신 및 사이클 레벨 동기화를 통해 연결한다. R2D-RL은 구성 가능한 상대방, Base discrete 및 Hybrid parameterized action spaces, action masks, expected possession value (EPV)-based reward shaping, 및 병렬 실행을 지원하는 완전 필드 및 시나리오 기반 훈련을 지원한다. 우리는 전면 골대 시나리오와 11 대 11 완전 필드 벤치마크를 제공하며, 함께 baseline 결과도 제공한다.
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