論文の概要: Learning a Compact State Representation for Navigation Tasks by
Autoencoding 2D-Lidar Scans
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.02127v1
- Date: Wed, 3 Feb 2021 16:10:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-04 17:06:56.782475
- Title: Learning a Compact State Representation for Navigation Tasks by
Autoencoding 2D-Lidar Scans
- Title（参考訳）: 2D-Lidarスキャンの自動符号化によるナビゲーションタスクのコンパクト状態表現の学習
- Authors: Christopher Gebauer and Maren Bennewitz
- Abstract要約: ナビゲーションタスクにおける強化学習のための2次元ライダースキャンのコンパクト表現を生成する。
特に,連続走査,特にエゴモーションの関係を,メモリモデルを適用して考察する。
実験により,ライダーデータを高度に圧縮し,潜伏空間の有意義な分布を維持し,時間依存情報を組み込む手法の有効性が示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.99536002595393
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we address the problem of generating a compact representation
of 2D-lidar scans for reinforcement learning in navigation tasks. By now only
little work focuses on the compactness of the provided state, which is a
necessary condition to successfully and efficiently train a navigation agent.
Our approach works in three stages. First, we propose a novel preprocessing of
the distance measurements and compute a local, egocentric, binary grid map
based on the current range measurements. We then autoencode the local map using
a variational autoencoder, where the latent space serves as state
representation. An important key for a compact and, at the same time,
meaningful representation is the degree of disentanglement, which describes the
correlation between each latent dimension. Therefore, we finally apply
state-of-the-art disentangling methods to improve the representation power.
Furthermore, we investige the possibilities of incorporating time-dependent
information into the latent space. In particular, we incorporate the relation
of consecutive scans, especially ego-motion, by applying a memory model. We
implemented our approach in python using tensorflow. Our datasets are simulated
with pybullet as well as recorded using a slamtec rplidar A3. The experiments
show the capability of our approach to highly compress lidar data, maintain a
meaningful distribution of the latent space, and even incorporate time-depended
information.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ナビゲーションタスクにおける強化学習のための2次元ライダースキャンのコンパクト表現生成の問題に対処する。
現時点では、ナビゲーションエージェントを効果的かつ効率的に訓練するのに必要な条件である提供された状態のコンパクト性にのみ焦点をあてる作業は少ない。
私たちのアプローチは3段階で機能します。
まず, 距離測定の新たな前処理を提案し, 局所的, エゴセントリックな, バイナリグリッドマップを現在の距離計測に基づいて計算する。
次に、潜在空間が状態表現として機能する変分オートエンコーダを使用してローカルマップを自動エンコードする。
コンパクトかつ同時に有意義な表現のための重要な鍵は、各潜在次元間の相関を記述する非絡み合いの度合いである。
そこで我々は最後に,表現力を向上させるために最先端の解離手法を適用した。
さらに、時間依存的な情報を潜在空間に組み込む可能性を探ります。
特に,連続走査,特にエゴモーションの関係を,メモリモデルを適用して考察する。
tensorflowを使ってpythonでこのアプローチを実装しました。
我々のデータセットはpybulletでシミュレートされ、slamtec rplidar A3で記録されます。
実験では,lidarデータを高度に圧縮し,潜在空間の有意義な分布を維持し,時間に依存する情報も取り入れる手法の有用性を示す。
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