論文の概要: Integrating Deep Reinforcement and Supervised Learning to Expedite Indoor Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08490v1
• Date: Fri, 17 Sep 2021 12:07:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-20 19:01:14.315483
• Title: Integrating Deep Reinforcement and Supervised Learning to Expedite Indoor Mapping
• Title（参考訳）: 屋内マッピングのための深層強化と教師付き学習の統合
• Authors: Elchanan Zwecher, Eran Iceland, Sean R. Levy, Shmuel Y. Hayoun, Oren Gal, and Ariel Barel
• Abstract要約: その結果,両手法を組み合わせることで,フロンティアをベースとした移動計画に比べて最大75%のマッピング時間を短縮できることがわかった。 一つは、深層強化学習を用いて、運動プランナーを訓練することである。 2つ目は、事前訓練された生成深部ニューラルネットワークがマップ予測器として機能することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The challenge of mapping indoor environments is addressed. Typical heuristic algorithms for solving the motion planning problem are frontier-based methods, that are especially effective when the environment is completely unknown. However, in cases where prior statistical data on the environment's architectonic features is available, such algorithms can be far from optimal. Furthermore, their calculation time may increase substantially as more areas are exposed. In this paper we propose two means by which to overcome these shortcomings. One is the use of deep reinforcement learning to train the motion planner. The second is the inclusion of a pre-trained generative deep neural network, acting as a map predictor. Each one helps to improve the decision making through use of the learned structural statistics of the environment, and both, being realized as neural networks, ensure a constant calculation time. We show that combining the two methods can shorten the mapping time, compared to frontier-based motion planning, by up to 75%.
• Abstract（参考訳）: 屋内環境のマッピングの課題は解決される。 運動計画問題を解くための典型的なヒューリスティックアルゴリズムはフロンティアに基づく手法であり、環境が完全に未知である場合に特に有効である。 しかしながら、環境のアーキテクチャ的特徴に関する以前の統計データが利用可能である場合、そのようなアルゴリズムは最適とはほど遠い。 さらに、より多くの領域が露出するにつれて、計算時間が大幅に増加する可能性がある。 本稿では,これらの欠点を克服する2つの方法を提案する。 一つは、深層強化学習による運動プランナーの訓練である。 2つ目は、事前訓練された生成深部ニューラルネットワークがマップ予測器として機能することである。 それぞれが学習した環境構造統計を利用して意思決定を改善するのに役立ち、どちらもニューラルネットワークとして実現され、一定の計算時間を確保する。 両手法を組み合わせることで,フロンティアをベースとした移動計画に比べて最大75%短縮できることを示す。

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