論文の概要: Embodied Visual Navigation with Automatic Curriculum Learning in Real Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.05429v2
• Date: Wed, 6 Jan 2021 18:29:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-19 21:05:45.024962
• Title: Embodied Visual Navigation with Automatic Curriculum Learning in Real Environments
• Title（参考訳）: 実環境における自動カリキュラム学習による視覚ナビゲーション
• Authors: Steven D. Morad, Roberto Mecca, Rudra P.K. Poudel, Stephan Liwicki, and Roberto Cipolla
• Abstract要約: NavACLは、ナビゲーションタスクに適した自動カリキュラム学習の方法である。 NavACLを用いて訓練した深層強化学習剤は、均一サンプリングで訓練した最先端エージェントよりも有意に優れていた。 我々のエージェントは、未知の乱雑な屋内環境から、RGB画像のみを使用して意味的に特定されたターゲットへ移動することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.017277077448924
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present NavACL, a method of automatic curriculum learning tailored to the navigation task. NavACL is simple to train and efficiently selects relevant tasks using geometric features. In our experiments, deep reinforcement learning agents trained using NavACL significantly outperform state-of-the-art agents trained with uniform sampling -- the current standard. Furthermore, our agents can navigate through unknown cluttered indoor environments to semantically-specified targets using only RGB images. Obstacle-avoiding policies and frozen feature networks support transfer to unseen real-world environments, without any modification or retraining requirements. We evaluate our policies in simulation, and in the real world on a ground robot and a quadrotor drone. Videos of real-world results are available in the supplementary material.
• Abstract（参考訳）: ナビゲーションタスクに適した自動カリキュラム学習手法であるNavACLを提案する。 NavACLは、幾何学的特徴を用いて関連タスクを訓練し、効率的に選択する。 実験では、navaclを用いてトレーニングした深層強化学習エージェントが、均一サンプリングでトレーニングされた最先端エージェントを有意に上回っている。 さらに,未知の屋内環境から,rgb画像のみを使用して意味的に特定されたターゲットへ移動できる。 障害回避ポリシーと凍結された機能ネットワークは、変更や再トレーニングの必要なしに、見えない実環境への転送をサポートする。 我々は,地上ロボットとクオータードローンを用いて,シミュレーションおよび実世界における我々の政策を評価する。 実際の結果のビデオは補足資料で見ることができる。

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