論文の概要: APPLD: Adaptive Planner Parameter Learning from Demonstration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.00116v4
• Date: Wed, 15 Jul 2020 18:35:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-18 02:01:28.007924
• Title: APPLD: Adaptive Planner Parameter Learning from Demonstration
• Title（参考訳）: APPLD:デモから学習する適応型プランナーパラメータ
• Authors: Xuesu Xiao, Bo Liu, Garrett Warnell, Jonathan Fink, Peter Stone
• Abstract要約: 本稿では,既存のナビゲーションシステムを新しい複雑な環境に適用可能な,適応プランナー学習(Adaptive Planner Learning from Demonstration)のAPPLDを紹介する。 APPLDは異なる環境で異なるナビゲーションシステムを実行する2つのロボットで検証されている。 実験結果から,APPLDはナビゲーションシステムよりも,デフォルトパラメータや専門家パラメータ,さらには人間実証者自体よりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.63930323392909
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing autonomous robot navigation systems allow robots to move from one point to another in a collision-free manner. However, when facing new environments, these systems generally require re-tuning by expert roboticists with a good understanding of the inner workings of the navigation system. In contrast, even users who are unversed in the details of robot navigation algorithms can generate desirable navigation behavior in new environments via teleoperation. In this paper, we introduce APPLD, Adaptive Planner Parameter Learning from Demonstration, that allows existing navigation systems to be successfully applied to new complex environments, given only a human teleoperated demonstration of desirable navigation. APPLD is verified on two robots running different navigation systems in different environments. Experimental results show that APPLD can outperform navigation systems with the default and expert-tuned parameters, and even the human demonstrator themselves.
• Abstract（参考訳）: 既存の自律型ロボットナビゲーションシステムでは、ロボットは衝突のない方法である地点から別の地点へ移動することができる。 しかし、新しい環境に直面する場合、これらのシステムは一般的に、ナビゲーションシステムの内部動作を十分に理解した専門家ロボット工学者による再調整を必要とする。 対照的に、ロボットナビゲーションアルゴリズムの詳細を知らないユーザでさえ、遠隔操作によって新しい環境で望ましいナビゲーション行動を生成することができる。 本稿では,人間の遠隔操作による望ましいナビゲーションのデモンストレーションを前提に,既存のナビゲーションシステムを新しい複雑な環境に適用できるappld(adaptive planner parameter learning from demonstration)を提案する。 appldは異なる環境で異なるナビゲーションシステムを実行する2つのロボットで検証される。 実験結果から,APPLDはナビゲーションシステムよりも,デフォルトパラメータや専門家パラメータ,さらには人間実証者自体よりも優れていることが示された。

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