論文の概要: An advantage actor-critic algorithm for robotic motion planning in dense and dynamic scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03138v1
• Date: Fri, 5 Feb 2021 12:30:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-08 12:59:01.768352
• Title: An advantage actor-critic algorithm for robotic motion planning in dense and dynamic scenarios
• Title（参考訳）: 高密度・動的シナリオにおけるロボット運動計画のためのアドバンテージアクタクリティカルアルゴリズム
• Authors: Chengmin Zhou, Bingding Huang, Pasi Fr\"anti
• Abstract要約: 本稿では,既存のアクター批判アルゴリズムを改良し,複雑な動作計画に適合する。 ロボットが目標を達成するまでの処理時間を短縮し、動き計画においてより高い成功率を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8594140167290099
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Intelligent robots provide a new insight into efficiency improvement in industrial and service scenarios to replace human labor. However, these scenarios include dense and dynamic obstacles that make motion planning of robots challenging. Traditional algorithms like A* can plan collision-free trajectories in static environment, but their performance degrades and computational cost increases steeply in dense and dynamic scenarios. Optimal-value reinforcement learning algorithms (RL) can address these problems but suffer slow speed and instability in network convergence. Network of policy gradient RL converge fast in Atari games where action is discrete and finite, but few works have been done to address problems where continuous actions and large action space are required. In this paper, we modify existing advantage actor-critic algorithm and suit it to complex motion planning, therefore optimal speeds and directions of robot are generated. Experimental results demonstrate that our algorithm converges faster and stable than optimal-value RL. It achieves higher success rate in motion planning with lesser processing time for robot to reach its goal.
• Abstract（参考訳）: インテリジェントロボットは、人件費を置き換えるための産業およびサービスシナリオの効率改善に関する新しい洞察を提供します。 しかし、これらのシナリオには、ロボットの運動計画を困難にする高密度でダイナミックな障害物が含まれます。 A*のような従来のアルゴリズムは、静的な環境では衝突のない軌道を計画できるが、その性能は低下し、計算コストは密度と動的シナリオで急上昇する。 最適値強化学習アルゴリズム(RL)はこれらの問題に対処できるが、ネットワーク収束の速度と不安定さに悩まされる。 ポリシー勾配 RL のネットワークは、アクションが離散的で有限であるアタリゲームにおいて急速に収束するが、連続的なアクションと大きなアクション空間を必要とする問題に対処する作業はほとんど行われていない。 本稿では,既存のアドバンテージアクタクリティカルアルゴリズムを変更し,複雑な動作計画に適応させるため,ロボットの最適速度と方向を生成する。 実験の結果,提案アルゴリズムは最適値RLよりも高速で安定であることがわかった。 ロボットが目標に達するまでの処理時間を短くすることで、モーションプランニングの成功率を高める。

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