論文の概要: On Embodied Visual Navigation in Real Environments Through Habitat

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.13439v1
• Date: Mon, 26 Oct 2020 09:19:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 18:38:28.406466
• Title: On Embodied Visual Navigation in Real Environments Through Habitat
• Title（参考訳）: 生息地を通した実環境における具体的視覚ナビゲーションについて
• Authors: Marco Rosano, Antonino Furnari, Luigi Gulino, Giovanni Maria Farinella
• Abstract要約: ディープラーニングに基づくビジュアルナビゲーションモデルは、大量の視覚的観察に基づいてトレーニングされた場合、効果的なポリシーを学ぶことができる。 この制限に対処するため、仮想環境における視覚ナビゲーションポリシーを効率的に訓練するためのシミュレーションプラットフォームがいくつか提案されている。 本研究では,実世界の航法ピソードを走らせることなく,実世界の観測における航法方針の訓練と評価を効果的に行うことができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.630139085937586
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual navigation models based on deep learning can learn effective policies when trained on large amounts of visual observations through reinforcement learning. Unfortunately, collecting the required experience in the real world requires the deployment of a robotic platform, which is expensive and time-consuming. To deal with this limitation, several simulation platforms have been proposed in order to train visual navigation policies on virtual environments efficiently. Despite the advantages they offer, simulators present a limited realism in terms of appearance and physical dynamics, leading to navigation policies that do not generalize in the real world. In this paper, we propose a tool based on the Habitat simulator which exploits real world images of the environment, together with sensor and actuator noise models, to produce more realistic navigation episodes. We perform a range of experiments to assess the ability of such policies to generalize using virtual and real-world images, as well as observations transformed with unsupervised domain adaptation approaches. We also assess the impact of sensor and actuation noise on the navigation performance and investigate whether it allows to learn more robust navigation policies. We show that our tool can effectively help to train and evaluate navigation policies on real-world observations without running navigation pisodes in the real world.
• Abstract（参考訳）: 深層学習に基づく視覚ナビゲーションモデルは、強化学習を通じて大量の視覚的観察を訓練することで、効果的なポリシーを学習することができる。 残念ながら、現実の世界で必要な経験を集めるには、高価で時間がかかるロボットプラットフォームを配置する必要がある。 この制限に対処するため、仮想環境における視覚ナビゲーションポリシーを効率的に訓練するためのシミュレーションプラットフォームがいくつか提案されている。 それらの利点にもかかわらず、シミュレーターは外観と物理力学の点で限られた現実性を示し、現実の世界では一般化しないナビゲーションポリシーをもたらす。 本稿では,センサやアクチュエータの騒音モデルとともに環境の現実的なイメージを利用して,より現実的なナビゲーションエピソードを生成するHabitatシミュレータに基づくツールを提案する。 仮想および実世界のイメージを一般化するためのポリシーの能力を評価するために、様々な実験を行い、また教師なしのドメイン適応アプローチで変換された観察も行います。 また,センサとアクティベーションノイズがナビゲーション性能に与える影響を評価し,より堅牢なナビゲーションポリシーを学習できるかどうかを検討する。 本ツールは,実世界のナビゲーションピソードを動作させることなく,実世界観測におけるナビゲーションポリシーの訓練と評価を効果的に行うことができることを示す。

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