論文の概要: LaND: Learning to Navigate from Disengagements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04689v1
• Date: Fri, 9 Oct 2020 17:21:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 04:14:26.788606
• Title: LaND: Learning to Navigate from Disengagements
• Title（参考訳）: LaND: 障害から学ぶこと
• Authors: Gregory Kahn, Pieter Abbeel, Sergey Levine
• Abstract要約: 本研究では,学習者に対する学習支援のための強化学習手法(LaND)を提案する。 LaNDは現在の知覚的観察から、どのアクションが解離につながるかを予測するニューラルネットワークモデルを学び、テスト時計画で解離を回避するアクションを実行する。 以上の結果から,LaNDは多種多様な現実世界の歩道環境を学習し,模倣学習と強化学習の両方に優れることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 158.6392333480079
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Consistently testing autonomous mobile robots in real world scenarios is a necessary aspect of developing autonomous navigation systems. Each time the human safety monitor disengages the robot's autonomy system due to the robot performing an undesirable maneuver, the autonomy developers gain insight into how to improve the autonomy system. However, we believe that these disengagements not only show where the system fails, which is useful for troubleshooting, but also provide a direct learning signal by which the robot can learn to navigate. We present a reinforcement learning approach for learning to navigate from disengagements, or LaND. LaND learns a neural network model that predicts which actions lead to disengagements given the current sensory observation, and then at test time plans and executes actions that avoid disengagements. Our results demonstrate LaND can successfully learn to navigate in diverse, real world sidewalk environments, outperforming both imitation learning and reinforcement learning approaches. Videos, code, and other material are available on our website https://sites.google.com/view/sidewalk-learning
• Abstract（参考訳）: 自律移動ロボットを現実のシナリオでテストすることは、自律ナビゲーションシステムの開発に必要な側面である。 ロボットが望ましくない操作を行うため、ヒューマンセーフティモニターがロボットの自律性システムを離脱するたびに、自律性開発者は自律性システムを改善するための洞察を得る。 しかし、これらの離脱はシステムがどこで失敗するかを示すだけでなく、トラブルシューティングに役立つだけでなく、ロボットがナビゲートを学べる直接的な学習信号を提供すると信じている。 本研究では,学習者に対する学習支援のための強化学習手法,LaNDを提案する。 LaNDは現在の知覚的観察から、どのアクションが解離につながるかを予測するニューラルネットワークモデルを学び、テスト時計画で解離を回避するアクションを実行する。 以上の結果から,LaNDは多種多様な現実世界の歩道環境を学習し,模倣学習と強化学習の両方に優れることを示した。 ビデオ、コード、その他の資料は、我々のWebサイトhttps://sites.google.com/view/sidewalk-learningで入手できる。

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