論文の概要: Multi-Robot Deep Reinforcement Learning for Mobile Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13280v1
• Date: Thu, 24 Jun 2021 19:07:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-28 13:14:33.533176
• Title: Multi-Robot Deep Reinforcement Learning for Mobile Navigation
• Title（参考訳）: 移動ナビゲーションのためのマルチロボット深部強化学習
• Authors: Katie Kang, Gregory Kahn, Sergey Levine
• Abstract要約: 階層的統合モデル(HInt)を用いた深層強化学習アルゴリズムを提案する。 トレーニング時には、HIntは別々の知覚モデルとダイナミクスモデルを学び、テスト時には、HIntは2つのモデルを階層的な方法で統合し、統合モデルとアクションを計画する。 我々のモバイルナビゲーション実験は、HIntが従来の階層的ポリシーや単一ソースアプローチよりも優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.62621210336881
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep reinforcement learning algorithms require large and diverse datasets in order to learn successful policies for perception-based mobile navigation. However, gathering such datasets with a single robot can be prohibitively expensive. Collecting data with multiple different robotic platforms with possibly different dynamics is a more scalable approach to large-scale data collection. But how can deep reinforcement learning algorithms leverage such heterogeneous datasets? In this work, we propose a deep reinforcement learning algorithm with hierarchically integrated models (HInt). At training time, HInt learns separate perception and dynamics models, and at test time, HInt integrates the two models in a hierarchical manner and plans actions with the integrated model. This method of planning with hierarchically integrated models allows the algorithm to train on datasets gathered by a variety of different platforms, while respecting the physical capabilities of the deployment robot at test time. Our mobile navigation experiments show that HInt outperforms conventional hierarchical policies and single-source approaches.
• Abstract（参考訳）: 深い強化学習アルゴリズムは、知覚に基づくモバイルナビゲーションのポリシーを成功させるために、大規模で多様なデータセットを必要とする。 しかし、そのようなデータセットを単一のロボットで集めることは違法にコストがかかる。 複数の異なるロボットプラットフォームでデータを収集することは、大規模データ収集に対するよりスケーラブルなアプローチである。 しかし、深層強化学習アルゴリズムはこのような異種データセットをどのように活用できるのか? 本研究では階層的統合モデル(HInt)を用いた深層強化学習アルゴリズムを提案する。 トレーニング時には、HIntは別々の知覚モデルとダイナミクスモデルを学び、テスト時には、2つのモデルを階層的な方法で統合し、統合モデルとアクションを計画する。 この階層的統合モデルによる計画手法により、様々なプラットフォームで収集されたデータセットを、テスト時の展開ロボットの物理的能力を尊重しながら、アルゴリズムがトレーニングすることができる。 我々のモバイルナビゲーション実験は、HIntが従来の階層的ポリシーや単一ソースアプローチよりも優れていることを示している。

関連論文リスト

• Learning to Walk from Three Minutes of Real-World Data with Semi-structured Dynamics Models [9.318262213262866]
  コンタクトリッチシステムのための半構造化力学モデルを学習するための新しいフレームワークを提案する。 我々は,従来の手法よりもはるかに少ないデータで高精度な長距離予測を行う。 実世界のUnitree Go1四足歩行ロボットに対するアプローチを検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-11T18:11:21Z)
• Attention Graph for Multi-Robot Social Navigation with Deep Reinforcement Learning [0.0]
  深部強化学習(RL)を用いたマルチエージェント社会認識ナビゲーション戦略の学習方法であるMultiSocを提案する。 マルチエージェントディープRLに関する最近の研究から着想を得た本手法は,エージェント相互作用のグラフベース表現を利用して,エンティティ(歩行者とエージェント)の位置と視野を組み合わせる。 提案手法はソーシャルナビゲーションよりも高速に学習し,複数の異種人との群集ナビゲーションに挑戦する上で,効率的なマルチエージェントの暗黙調整を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-31T15:24:13Z)
• GNM: A General Navigation Model to Drive Any Robot [67.40225397212717]
  視覚に基づくナビゲーションのための一般的な目標条件付きモデルは、多くの異なるが構造的に類似したロボットから得られたデータに基づいて訓練することができる。 ロボット間の効率的なデータ共有に必要な設計決定について分析する。 我々は、訓練されたGNMを、下四極子を含む様々な新しいロボットに展開する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-07T07:26:41Z)
• Geometric multimodal representation learning [13.159512679346687]
  マルチモーダル学習手法は、複数のデータモダリティを融合し、この課題に対処する。 この分類に基づいてマルチモーダルグラフ学習のためのアルゴリズム的青写真を作成する。 この取り組みは、高度に複雑な実世界の問題に対して洗練されたマルチモーダルアーキテクチャの設計を標準化する道を開くことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-07T16:59:03Z)
• Gradient-Based Trajectory Optimization With Learned Dynamics [80.41791191022139]
  データからシステムの微分可能なダイナミクスモデルを学習するために、機械学習技術を使用します。 ニューラルネットワークは、大規模な時間的地平線に対して、非常に非線形な振る舞いを正確にモデル化できることが示される。 ハードウェア実験において、学習したモデルがSpotとRadio- controlled (RC)の両方の複雑な力学を表現できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-09T22:07:34Z)
• Bayesian Meta-Learning for Few-Shot Policy Adaptation Across Robotic Platforms [60.59764170868101]
  強化学習手法は、重要な性能を達成できるが、同じロボットプラットフォームで収集される大量のトレーニングデータを必要とする。 私たちはそれを、さまざまなロボットプラットフォームで共有される共通の構造を捉えるモデルを見つけることを目標とする、数ショットのメタラーニング問題として定式化します。 我々は,400個のロボットを用いて,実ロボットピッキング作業とシミュレーションリーチの枠組みを実験的に評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-05T14:16:20Z)
• Model-Based Visual Planning with Self-Supervised Functional Distances [104.83979811803466]
  モデルに基づく視覚的目標達成のための自己監視手法を提案する。 私たちのアプローチは、オフラインでラベルなしのデータを使って完全に学習します。 このアプローチは,モデルフリーとモデルベース先行手法の両方で大幅に性能が向上することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-30T23:59:09Z)
• Deep Imitation Learning for Bimanual Robotic Manipulation [70.56142804957187]
  本稿では,ロボットによるバイマニュアル操作のための深層模倣学習フレームワークを提案する。 中心となる課題は、操作スキルを異なる場所にあるオブジェクトに一般化することである。 i)マルチモーダルダイナミクスを要素運動プリミティブに分解し、(ii)リカレントグラフニューラルネットワークを用いて各プリミティブをパラメータ化して相互作用を捕捉し、(iii)プリミティブを逐次的に構成する高レベルプランナと、プリミティブダイナミクスと逆運動学制御を組み合わせた低レベルコントローラを統合することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-11T01:40:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。