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。

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