論文の概要: Inverse reinforcement learning for autonomous navigation via differentiable semantic mapping and planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.00186v1
• Date: Fri, 1 Jan 2021 07:41:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-17 12:31:22.481749
• Title: Inverse reinforcement learning for autonomous navigation via differentiable semantic mapping and planning
• Title（参考訳）: 可微分意味マッピングと計画による自律ナビゲーションのための逆強化学習
• Authors: Tianyu Wang, Vikas Dhiman, Nikolay Atanasov
• Abstract要約: 本稿では,距離と意味カテゴリー観測を用いた自律ナビゲーションのための逆強化学習について述べる。 観測シーケンスから意味的カテゴリ確率を推測するマップエンコーダと、意味論的特徴に対するディープニューラルネットワークとして定義されるコストエンコーダを開発している。 本研究では,建物,歩道,路面のセマンティックな観察に頼って,自律走行型CARLAシミュレータの交通ルールを追従する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.66819092398541
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper focuses on inverse reinforcement learning for autonomous navigation using distance and semantic category observations. The objective is to infer a cost function that explains demonstrated behavior while relying only on the expert's observations and state-control trajectory. We develop a map encoder, that infers semantic category probabilities from the observation sequence, and a cost encoder, defined as a deep neural network over the semantic features. Since the expert cost is not directly observable, the model parameters can only be optimized by differentiating the error between demonstrated controls and a control policy computed from the cost estimate. We propose a new model of expert behavior that enables error minimization using a closed-form subgradient computed only over a subset of promising states via a motion planning algorithm. Our approach allows generalizing the learned behavior to new environments with new spatial configurations of the semantic categories. We analyze the different components of our model in a minigrid environment. We also demonstrate that our approach learns to follow traffic rules in the autonomous driving CARLA simulator by relying on semantic observations of buildings, sidewalks, and road lanes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,距離と意味カテゴリー観測を用いた自律ナビゲーションのための逆強化学習について述べる。 目的は、専門家の観察と状態制御の軌跡にのみ依存しながら、実証行動を説明するコスト関数を推論することである。 本研究では,観測シーケンスから意味カテゴリーの確率を推定するマップエンコーダと,その意味的特徴よりも深いニューラルネットワークとして定義されるコストエンコーダを開発した。 専門家のコストは直接観測できないため、モデルパラメータは、実証された制御とコスト推定から計算された制御ポリシーとの誤差を微分することでのみ最適化できる。 動き計画アルゴリズムを用いて,有望状態のサブセット上のみ計算された閉形式部分次数を用いて,誤差を最小化する新たなモデルを提案する。 提案手法は,学習行動を意味カテゴリーの新しい空間構成で新しい環境に一般化することを可能にする。 モデルの各コンポーネントをミニグリッド環境で分析します。 また,提案手法は,建物,歩道,道路レーンの意味的観測に依拠して,自動運転carlaシミュレータにおける交通ルールに従うことを学習できることを実証する。

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