論文の概要: Motion Planning by Learning the Solution Manifold in Trajectory Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.05842v1
• Date: Tue, 13 Jul 2021 04:47:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-07-14 14:31:38.151272
• Title: Motion Planning by Learning the Solution Manifold in Trajectory Optimization
• Title（参考訳）: 軌道最適化における解多様体学習による運動計画
• Authors: Takayuki Osa
• Abstract要約: 本稿では,運動計画問題に対する無限の解集合を生成する最適化手法を提案する。 結果は、実験モデルが運動計画問題のホモトピー解の無限集合を表すことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.127237810365965
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The objective function used in trajectory optimization is often non-convex and can have an infinite set of local optima. In such cases, there are diverse solutions to perform a given task. Although there are a few methods to find multiple solutions for motion planning, they are limited to generating a finite set of solutions. To address this issue, we presents an optimization method that learns an infinite set of solutions in trajectory optimization. In our framework, diverse solutions are obtained by learning latent representations of solutions. Our approach can be interpreted as training a deep generative model of collision-free trajectories for motion planning. The experimental results indicate that the trained model represents an infinite set of homotopic solutions for motion planning problems.
• Abstract（参考訳）: 軌道最適化で用いられる目的関数は、しばしば非凸であり、無限の局所最適集合を持つことができる。 そのような場合、与えられたタスクを実行するための様々なソリューションがあります。 運動計画のための複数の解を見つける方法はいくつかあるが、それらは有限の解を生成することに限定されている。 本稿では,軌道最適化において無限の解集合を学習する最適化手法を提案する。 私たちのフレームワークでは、ソリューションの潜在表現を学習することで、多様なソリューションが得られます。 本手法は,移動計画のための衝突のない軌道の深部生成モデルの訓練と解釈できる。 実験結果は、トレーニングされたモデルが運動計画問題のホモトピー解の無限集合を表すことを示している。

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