論文の概要: Mobile Robot Planner with Low-cost Cameras Using Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11160v1
• Date: Mon, 21 Dec 2020 07:30:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-27 06:19:50.784066
• Title: Mobile Robot Planner with Low-cost Cameras Using Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深部強化学習を用いた低コストカメラを用いた移動ロボットプランナ
• Authors: Minh Q. Tran, Ngoc Q. Ly
• Abstract要約: 本研究は、深層強化学習に基づくロボットモビリティポリシーを開発する。 ロボットを市場に投入するためには、低コストの大量生産も課題だ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study develops a robot mobility policy based on deep reinforcement learning. Since traditional methods of conventional robotic navigation depend on accurate map reproduction as well as require high-end sensors, learning-based methods are positive trends, especially deep reinforcement learning. The problem is modeled in the form of a Markov Decision Process (MDP) with the agent being a mobile robot. Its state of view is obtained by the input sensors such as laser findings or cameras and the purpose is navigating to the goal without any collision. There have been many deep learning methods that solve this problem. However, in order to bring robots to market, low-cost mass production is also an issue that needs to be addressed. Therefore, this work attempts to construct a pseudo laser findings system based on direct depth matrix prediction from a single camera image while still retaining stable performances. Experiment results show that they are directly comparable with others using high-priced sensors.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、深層強化学習に基づくロボット移動政策を開発する。 従来のロボットナビゲーションの方法は、正確な地図再現とハイエンドセンサーを必要とするため、学習に基づく方法はポジティブな傾向であり、特に深層強化学習である。 この問題はマルコフ決定プロセス(MDP)の形でモデル化され、エージェントは移動ロボットである。 その視点はレーザーアイソレーションやカメラなどの入力センサーによって得られ、目的が衝突することなく目標に向かって移動することである。 この問題を解決する深層学習手法は数多く存在する。 しかし、ロボットを市場に投入するためには、低コストの大量生産も課題となる。 そこで本研究では,安定性能を維持しつつ,単一カメラ画像からの直接深度行列予測に基づく擬似レーザ発見システムの構築を試みた。 実験の結果、他のセンサーと直接比較できることがわかった。

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