論文の概要: Approximate Inverse Reinforcement Learning from Vision-based Imitation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.08051v3
• Date: Thu, 8 Apr 2021 19:52:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 10:05:49.407773
• Title: Approximate Inverse Reinforcement Learning from Vision-based Imitation Learning
• Title（参考訳）: 視覚に基づく模倣学習からの近似逆強化学習
• Authors: Keuntaek Lee, Bogdan Vlahov, Jason Gibson, James M. Rehg, Evangelos A. Theodorou
• Abstract要約: 視覚に基づくナビゲーションのための暗黙的客観関数を求める手法を提案する。 提案手法は, シミュレーション学習, モデル予測制御(MPC), 深層ニューラルネットワークにおける解釈手法に依存する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.5366377122507
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we present a method for obtaining an implicit objective function for vision-based navigation. The proposed methodology relies on Imitation Learning, Model Predictive Control (MPC), and an interpretation technique used in Deep Neural Networks. We use Imitation Learning as a means to do Inverse Reinforcement Learning in order to create an approximate cost function generator for a visual navigation challenge. The resulting cost function, the costmap, is used in conjunction with MPC for real-time control and outperforms other state-of-the-art costmap generators in novel environments. The proposed process allows for simple training and robustness to out-of-sample data. We apply our method to the task of vision-based autonomous driving in multiple real and simulated environments and show its generalizability.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,視覚に基づくナビゲーションのための暗黙的目的関数を得る手法を提案する。 提案手法は、模倣学習、モデル予測制御(mpc)、深層ニューラルネットワークで使用される解釈技術に依存する。 我々は,視覚ナビゲーション課題に対して近似コスト関数生成器を作成するために,模倣学習を逆強化学習の手段として用いる。 結果として生じるコストマップは、MPCと協調してリアルタイム制御を行い、新しい環境における他の最先端のコストマップジェネレータよりも優れている。 提案するプロセスは、サンプル外データに対する簡単なトレーニングと堅牢性を可能にする。 本手法は,複数の実環境およびシミュレーション環境における視覚に基づく自律運転の課題に適用し,その一般化性を示す。

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