論文の概要: Decentralized Structural-RNN for Robot Crowd Navigation with Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.04820v3
• Date: Thu, 3 Jun 2021 15:51:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-28 00:33:07.796715
• Title: Decentralized Structural-RNN for Robot Crowd Navigation with Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深層強化学習によるロボット群移動のための分散構造RNN
• Authors: Shuijing Liu, Peixin Chang, Weihang Liang, Neeloy Chakraborty, Katherine Driggs-Campbell
• Abstract要約: 本研究では, 群集ナビゲーションにおけるロボット決定のための空間的・時間的関係を考慮に入れた構造的リカレントニューラルネットワーク(DS-RNN)を提案する。 我々のモデルは、群衆ナビゲーションのシナリオに挑戦する上で、過去の手法よりも優れていることを実証する。 シミュレータで学んだポリシーを現実世界のTurtleBot 2iに転送することに成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.724825031148412
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Safe and efficient navigation through human crowds is an essential capability for mobile robots. Previous work on robot crowd navigation assumes that the dynamics of all agents are known and well-defined. In addition, the performance of previous methods deteriorates in partially observable environments and environments with dense crowds. To tackle these problems, we propose decentralized structural-Recurrent Neural Network (DS-RNN), a novel network that reasons about spatial and temporal relationships for robot decision making in crowd navigation. We train our network with model-free deep reinforcement learning without any expert supervision. We demonstrate that our model outperforms previous methods in challenging crowd navigation scenarios. We successfully transfer the policy learned in the simulator to a real-world TurtleBot 2i.
• Abstract（参考訳）: 人間の群集を通した安全で効率的なナビゲーションは、移動ロボットにとって必須の能力である。 以前のロボット群集ナビゲーションの研究は、すべてのエージェントのダイナミクスが知られ、明確に定義されていると仮定している。 さらに,人口密度の高い部分観測可能な環境や環境において,従来の手法の性能が低下する。 このような問題に対処するために,群集ナビゲーションにおけるロボット決定のための空間的・時間的関係を考慮し,分散構造関連ニューラルネットワーク(DS-RNN)を提案する。 我々は、専門家の監督なしに、モデルなしの深層強化学習でネットワークを訓練する。 我々のモデルは、群衆ナビゲーションのシナリオに挑戦する従来の手法よりも優れていることを示す。 シミュレータで学んだポリシーを現実世界のTurtleBot 2iに転送することに成功した。

関連論文リスト

• HEIGHT: Heterogeneous Interaction Graph Transformer for Robot Navigation in Crowded and Constrained Environments [8.974071308749007]
  廊下や家具などの環境制約のある密集した対話型群集におけるロボットナビゲーションの問題点について検討する。 従来の手法ではエージェントと障害物間のあらゆる種類の相互作用を考慮できないため、安全で非効率なロボット経路につながる。 本稿では,ロボットナビゲーションポリシーを強化学習で学習するための構造化フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-19T00:56:35Z)
• Hyp2Nav: Hyperbolic Planning and Curiosity for Crowd Navigation [58.574464340559466]
  我々は,群集ナビゲーションを実現するための双曲学習を提唱し,Hyp2Navを紹介した。 Hyp2Navは双曲幾何学の本質的な性質を活用し、ナビゲーションタスクにおける意思決定プロセスの階層的性質をよりよく符号化する。 本稿では, 効果的なソーシャルナビゲーション, 最高の成功率, 複数シミュレーション設定におけるリターンをもたらす, 双曲型ポリシーモデルと双曲型好奇性モジュールを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T14:40:33Z)
• Structured Graph Network for Constrained Robot Crowd Navigation with Low Fidelity Simulation [10.201765067255147]
  低忠実度シミュレータを用いた群集ナビゲーションにおける強化学習(RL)ポリシーの適用可能性について検討した。 動的環境の表現を導入し,人間と障害物の表現を分離する。 この表現は、低忠実度シミュレーターで訓練されたRLポリシーを、シム2リアルギャップを減らして現実世界に展開することを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-27T04:53:09Z)
• LPAC: Learnable Perception-Action-Communication Loops with Applications to Coverage Control [80.86089324742024]
  本稿では,その問題に対する学習可能なパーセプション・アクション・コミュニケーション(LPAC)アーキテクチャを提案する。 CNNは局所認識を処理する。グラフニューラルネットワーク(GNN)はロボットのコミュニケーションを促進する。 評価の結果,LPACモデルは標準分散型および集中型カバレッジ制御アルゴリズムよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-10T00:08:00Z)
• Autonomous Robotic Reinforcement Learning with Asynchronous Human Feedback [27.223725464754853]
  GEARは、ロボットを現実世界の環境に配置し、中断することなく自律的に訓練することを可能にする。 システムはリモート、クラウドソース、非専門家からの非同期フィードバックのみを必要とする、Webインターフェースにロボットエクスペリエンスをストリームする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-31T16:43:56Z)
• Intention Aware Robot Crowd Navigation with Attention-Based Interaction Graph [3.8461692052415137]
  本研究では,高密度で対話的な群集における安全かつ意図に配慮したロボットナビゲーションの課題について検討する。 本稿では,エージェント間の異種相互作用を捕捉するアテンション機構を備えた新しいグラフニューラルネットワークを提案する。 提案手法は,群集ナビゲーションのシナリオにおいて,優れたナビゲーション性能と非侵襲性をロボットが実現できることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-03T16:26:36Z)
• Human-Aware Robot Navigation via Reinforcement Learning with Hindsight Experience Replay and Curriculum Learning [28.045441768064215]
  強化学習アプローチは、シーケンシャルな意思決定問題を解決する優れた能力を示している。 本研究では,実演データを使わずにRLエージェントを訓練する作業を検討する。 密集層における最適なナビゲーションポリシーを効率的に学習するために,後視体験リプレイ(HER)とカリキュラム学習(CL)技術をRLに組み込むことを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-09T13:18:11Z)
• Neural Dynamic Policies for End-to-End Sensorimotor Learning [51.24542903398335]
  感覚運動制御における現在の主流パラダイムは、模倣であれ強化学習であれ、生の行動空間で政策を直接訓練することである。 軌道分布空間の予測を行うニューラル・ダイナミック・ポリシー(NDP)を提案する。 NDPは、いくつかのロボット制御タスクにおいて、効率と性能の両面で、これまでの最先端よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-04T18:59:32Z)
• LaND: Learning to Navigate from Disengagements [158.6392333480079]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-09T17:21:42Z)
• Visual Navigation Among Humans with Optimal Control as a Supervisor [72.5188978268463]
  そこで本研究では,学習に基づく知覚とモデルに基づく最適制御を組み合わせることで,人間間をナビゲートする手法を提案する。 私たちのアプローチは、新しいデータ生成ツールであるHumANavによって実現されています。 学習したナビゲーションポリシーは、将来の人間の動きを明示的に予測することなく、人間に予測し、反応できることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-20T16:13:47Z)
• Enhanced Adversarial Strategically-Timed Attacks against Deep Reinforcement Learning [91.13113161754022]
  本稿では,DRLに基づくナビゲーションシステムに対して,選択した時間フレーム上の物理ノイズパターンを妨害することにより,タイミングに基づく逆方向戦略を導入する。 実験結果から, 対向タイミング攻撃は性能低下を引き起こす可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-20T21:39:25Z)

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。