論文の概要: Autonomous Exploration Under Uncertainty via Deep Reinforcement Learning on Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.12640v1
• Date: Fri, 24 Jul 2020 16:50:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 07:05:38.933921
• Title: Autonomous Exploration Under Uncertainty via Deep Reinforcement Learning on Graphs
• Title（参考訳）: グラフによる深部強化学習による不確実性下の自律探査
• Authors: Fanfei Chen, John D. Martin, Yewei Huang, Jinkun Wang, Brendan Englot
• Abstract要約: 本研究では,移動ロボットが事前の未知環境におけるランドマークの正確なマッピングをリアルタイムで効率的に行うという自律的な探索問題を考察する。 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)と深部強化学習(DRL)を併用した新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.043563227694137
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider an autonomous exploration problem in which a range-sensing mobile robot is tasked with accurately mapping the landmarks in an a priori unknown environment efficiently in real-time; it must choose sensing actions that both curb localization uncertainty and achieve information gain. For this problem, belief space planning methods that forward-simulate robot sensing and estimation may often fail in real-time implementation, scaling poorly with increasing size of the state, belief and action spaces. We propose a novel approach that uses graph neural networks (GNNs) in conjunction with deep reinforcement learning (DRL), enabling decision-making over graphs containing exploration information to predict a robot's optimal sensing action in belief space. The policy, which is trained in different random environments without human intervention, offers a real-time, scalable decision-making process whose high-performance exploratory sensing actions yield accurate maps and high rates of information gain.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,地域化の不確実性を抑え,情報獲得を両立させる検知行動を選択することを目的として,事前に未知の環境におけるランドマークの正確なマッピングをリアルタイムに行う自律的な探索問題を考える。 この問題に対して、ロボットセンシングと推定を前方にシミュレーションする信念空間計画法は、しばしばリアルタイムな実装では失敗し、状態、信念、行動空間の増大とともにスケールが低下する。 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)と深部強化学習(DRL)を併用した新しい手法を提案する。 このポリシーは、人間の介入なしに異なるランダム環境で訓練され、リアルタイムでスケーラブルな意思決定プロセスを提供し、高性能な探索的センシングアクションは正確な地図と高い情報利得をもたらす。

関連論文リスト

• Generalizability of Graph Neural Networks for Decentralized Unlabeled Motion Planning [72.86540018081531]
  ラベルなしの動作計画では、衝突回避を確保しながら、ロボットのセットを目標の場所に割り当てる。 この問題は、探査、監視、輸送などの応用において、マルチロボットシステムにとって不可欠なビルディングブロックを形成している。 この問題に対処するために、各ロボットは、その400ドルのアネレストロボットと$k$アネレストターゲットの位置のみを知っている分散環境で対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-29T23:57:25Z)
• Learning Where to Look: Self-supervised Viewpoint Selection for Active Localization using Geometrical Information [68.10033984296247]
  本稿では, 位置決めの精度を高めるために, 視点選択の重要性を強調し, アクティブな位置決め領域について検討する。 私たちのコントリビューションは、リアルタイム操作用に設計されたシンプルなアーキテクチャ、自己教師付きデータトレーニング方法、および実世界のロボティクスアプリケーションに適した計画フレームワークにマップを一貫して統合する能力による、データ駆動型アプローチの使用に関するものです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-22T12:32:09Z)
• Conformalized Teleoperation: Confidently Mapping Human Inputs to High-Dimensional Robot Actions [4.855534476454559]
  低次元人間の入力から高次元ロボット動作へのマッピングを学習する。 我々のキーとなる考え方は、訓練時に補助地図を適応させ、高次元のアクション量子化を付加的に見積もることである。 本研究では,不確実なユーザ入力やロボットの状態を検出する不確実なインターバル機構を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-11T23:16:46Z)
• MEXGEN: An Effective and Efficient Information Gain Approximation for Information Gathering Path Planning [3.195234044113248]
  自律ロボットの計画アルゴリズムは、不確実性の下でのシーケンシャルな意思決定問題を解決する必要がある。 我々は,不確実な信念状態からセンサ計測を予測する難しい問題に対して,計算的に効率的かつ効果的に近似する手法を開発した。 マルチロータ型空中ロボットを用いた広範囲なシミュレーション・フィールド実験により, 電波源追尾と位置決め問題の性能向上を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-04T08:09:16Z)
• Comparing Active Learning Performance Driven by Gaussian Processes or Bayesian Neural Networks for Constrained Trajectory Exploration [0.0]
  現在、人間は科学的な目的を達成するためにロボットを駆動しているが、ロボットの位置によっては、情報交換と駆動コマンドがミッション遂行に不適切な遅延を引き起こす可能性がある。 科学的目的と探索戦略で符号化された自律ロボットは、通信遅延を発生させず、ミッションをより迅速に達成することができる。 能動学習アルゴリズムは知的探索の能力を提供するが、その基盤となるモデル構造は、環境の理解を正確に形成する際に、能動学習アルゴリズムの性能を変化させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-28T02:45:14Z)
• Implicit Occupancy Flow Fields for Perception and Prediction in Self-Driving [68.95178518732965]
  自動運転車(SDV)は、周囲を認識でき、他の交通参加者の将来の行動を予測できなければならない。 既存の作業は、検出されたオブジェクトの軌跡が続くオブジェクト検出を実行するか、シーン全体の密度の高い占有とフローグリッドを予測するかのいずれかである。 これは、認識と将来の予測に対する統一されたアプローチを動機付け、単一のニューラルネットワークで時間とともに占有とフローを暗黙的に表現します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-02T23:39:24Z)
• Incremental 3D Scene Completion for Safe and Efficient Exploration Mapping and Planning [60.599223456298915]
  本研究では,情報,安全,解釈可能な地図作成と計画に3次元シーン補完を活用することによって,深層学習を探索に統合する新しい手法を提案する。 本手法は,地図の精度を最小限に抑えることで,ベースラインに比べて環境のカバレッジを73%高速化できることを示す。 最終地図にシーン完了が含まれていなくても、ロボットがより情報的な経路を選択するように誘導し、ロボットのセンサーでシーンの測定を35%高速化できることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-17T14:19:33Z)
• SABER: Data-Driven Motion Planner for Autonomously Navigating Heterogeneous Robots [112.2491765424719]
  我々は、データ駆動型アプローチを用いて、異種ロボットチームをグローバルな目標に向けてナビゲートする、エンドツーエンドのオンラインモーションプランニングフレームワークを提案する。 モデル予測制御(SMPC)を用いて,ロボット力学を満たす制御入力を計算し,障害物回避時の不確実性を考慮した。 リカレントニューラルネットワークは、SMPC有限時間地平線解における将来の状態の不確かさを素早く推定するために用いられる。 ディープQ学習エージェントがハイレベルパスプランナーとして機能し、SMPCにロボットを望ましいグローバルな目標に向けて移動させる目標位置を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-03T02:56:21Z)
• Zero-Shot Reinforcement Learning on Graphs for Autonomous Exploration Under Uncertainty [6.42522897323111]
  シミュレーション環境で高性能探査政策を自己学習するための枠組みを提案する。 本稿では,グラフニューラルネットワークと深層強化学習を併用した新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-11T02:42:17Z)
• Task-relevant Representation Learning for Networked Robotic Perception [74.0215744125845]
  本稿では,事前学習されたロボット知覚モデルの最終的な目的と協調して設計された感覚データのタスク関連表現を学習するアルゴリズムを提案する。 本アルゴリズムは,ロボットの知覚データを競合する手法の最大11倍まで積極的に圧縮する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-06T07:39:08Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。