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Proceedings

Comparing Continuous Single-Agent Reinforcement Learning Controls in a Simulated Logistic Environment using NVIDIA Omniverse

  1. M.Sc. Mike Wesselhöft Institut für Technische Logistik, Technische Universität Hamburg
  2. M.Sc. Philipp Braun Institut für Technische Logistik, Technische Universität Hamburg
  3. Prof. Dr.-Ing. Jochen Kreutzfeldt Institut für Technische Logistik, Technische Universität Hamburg

Zusammenfassungen

With the transition to Logistics 4.0, the increasing demand for autonomous mobile robots (AMR) in logistics has amplified the complexity of fleet control in dynamic environments. Reinforcement learning (RL), particularly decentralized RL algorithms, has emerged as a potential solution given its ability to learn in uncertain terrains. While discrete RL structures have shown merit, their adaptability in logistics remains questionable due to their inherent limitations. This paper presents a comparative analysis of continuous RL algorithms - Advantage Actor-Critic (A2C), Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG), and Proximal Policy Optimization (PPO) - in the context of controlling a Turtlebot3 within a warehouse scenario. Our findings reveal A2C as the frontrunner in terms of success rate and training time, while DDPG excels step minimization while PPO distinguishes itself primarily through its relatively short training duration. This study underscores the potential of continuous RL algorithms, especially A2C, in the future of AMR fleet management in logistics. Significant work remains to be done, particularly in the area of algorithmic fine-tuning.

Mit dem Übergang zur Logistik 4.0 hat der zunehmende Bedarf an autonomen mobilen Robotern (AMR) in der Logistik die Komplexität der Flottensteuerung in dynamischen Umgebungen erhöht. Reinforcement Learning (RL), insbesondere dezentrale RL-Algorithmen, haben sich aufgrund ihrer Fähigkeit, in unsicheren Umgebungen zu lernen, als potenzielle Lösung erwiesen. Während sich diskrete RL-Strukturen bewährt haben, bleibt ihre Anpassungsfähigkeit in der Logistik aufgrund ihrer inhärenten Einschränkungen fraglich. In diesem Beitrag wird eine vergleichende Analyse kontinuierlicher RL-Algorithmen - Advantage Actor-Critic (A2C), Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) und Proximal Policy Optimization (PPO) - im Kontext der Steuerung eines Turtlebot3 in einem Lagerszenario vorgestellt. Unsere Ergebnisse zeigen A2C als Spitzenreiter in Bezug auf Erfolgsrate und Trainingszeit, während DDPG bei der Minimierung der Episodenlänge punktet und PPO lediglich mit einer geringen Trainingsdauer aufwarten kann. Diese Studie unterstreicht das Potenzial von kontinuierlichen RL-Algorithmen, insbesondere A2C, für die Zukunft des AMR-Flottenmanagements in der Logistik, wobei gerade im Bereich des Finetunings der Algorithmen noch viel Arbeit zu tun ist.

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