ICRA

R2BC: Multi-Agent Imitation Learning from Single-Agent Demonstrations

R2BC: 从单智能体演示进行多智能体模仿学习

Connor Mattson, Varun Raveendra, Ellen Novoseller, Nicholas Waytowich, Vernon J. Lawhern, Daniel S. Brown

机构 * Kahlert School of Computing, University of Utah（犹他大学凯勒尔计算学院） ； DEVCOM Army Research Laboratory（陆军研究实验室） 纠错

AI总结 提出R2BC方法，通过轮换单智能体演示训练多机器人系统，无需联合动作空间演示，在模拟和实物任务中性能媲美或超越基于特权同步演示的基线方法。

Comments 8 pages, 6 figures. In Proceedings: IEEE International Conference on Robotics & Automation (ICRA 2026)