論文の概要: Indoor Point-to-Point Navigation with Deep Reinforcement Learning and Ultra-wideband

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.09241v1
• Date: Wed, 18 Nov 2020 12:30:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-24 03:47:05.795236
• Title: Indoor Point-to-Point Navigation with Deep Reinforcement Learning and Ultra-wideband
• Title（参考訳）: 深部強化学習と超広帯域を用いた屋内ポイントツーポイントナビゲーション
• Authors: Enrico Sutera, Vittorio Mazzia, Francesco Salvetti, Giovanni Fantin and Marcello Chiaberge
• Abstract要約: 移動障害や非視線発生はノイズや信頼性の低い信号を生成する。 深部強化学習(RL)で学習した電力効率のよい局所プランナーが,ノイズショートレンジ誘導システムの完全解法として頑健かつ弾力性を持つことを示す。 この結果から, 計算効率のよいエンドツーエンドポリシは, 堅牢でスケーラブルで, 最先端の低コストナビゲーションシステムを実現することができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6799377888527687
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Indoor autonomous navigation requires a precise and accurate localization system able to guide robots through cluttered, unstructured and dynamic environments. Ultra-wideband (UWB) technology, as an indoor positioning system, offers precise localization and tracking, but moving obstacles and non-line-of-sight occurrences can generate noisy and unreliable signals. That, combined with sensors noise, unmodeled dynamics and environment changes can result in a failure of the guidance algorithm of the robot. We demonstrate how a power-efficient and low computational cost point-to-point local planner, learnt with deep reinforcement learning (RL), combined with UWB localization technology can constitute a robust and resilient to noise short-range guidance system complete solution. We trained the RL agent on a simulated environment that encapsulates the robot dynamics and task constraints and then, we tested the learnt point-to-point navigation policies in a real setting with more than two-hundred experimental evaluations using UWB localization. Our results show that the computational efficient end-to-end policy learnt in plain simulation, that directly maps low-range sensors signals to robot controls, deployed in combination with ultra-wideband noisy localization in a real environment, can provide a robust, scalable and at-the-edge low-cost navigation system solution.
• Abstract（参考訳）: 屋内の自律ナビゲーションには、ロボットが散らかっている、非構造的でダイナミックな環境を案内できる、正確で正確なローカライズシステムが必要である。 超広帯域(UWB)技術は、屋内位置決めシステムとして、正確な位置決めと追跡を提供するが、移動障害や非視線発生はノイズや信頼性の低い信号を生成する。 センサーノイズ、非モデル化されたダイナミックス、環境変化と組み合わせることで、ロボットの誘導アルゴリズムが失敗する可能性がある。 本稿では,UWBローカライゼーション技術と組み合わせることで,高効率で低計算コストのローカルプランナである深部強化学習(RL)が,ノイズショートレンジ誘導システム完全解の堅牢かつ弾力性を実現することを実証する。 ロボットの動作とタスクの制約をカプセル化したシミュレーション環境でRLエージェントを訓練し,UWBの局所化を用いた2回以上の実験実験を行い,実環境で学習したポイントツーポイントナビゲーションポリシーを検証した。 実環境における超広帯域雑音定位と組み合わせて展開する低域センサ信号を直接ロボット制御にマッピングする,計算効率のよいエンドツーエンドポリシーは,堅牢でスケーラブルで低コストなナビゲーションシステムを実現することができることを示す。

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