論文の概要: Learning Robust Agents for Visual Navigation in Dynamic Environments:
The Winning Entry of iGibson Challenge 2021
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10493v1
- Date: Wed, 22 Sep 2021 02:58:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-23 13:41:06.156948
- Title: Learning Robust Agents for Visual Navigation in Dynamic Environments:
The Winning Entry of iGibson Challenge 2021
- Title（参考訳）: 動的環境における視覚ナビゲーションのためのロバストエージェントの学習:iGibson Challenge 2021の勝者
- Authors: Naoki Yokoyama, Qian Luo, Dhruv Batra, Sehoon Ha
- Abstract要約: 我々は、動的・インタラクティブな環境におけるナビゲーションを改善するためのアプローチを提案し、2021年のiGibson Interactive Navigation Challengeで第1位を獲得した。
iGibson Challengeは、インタラクティブナビゲーションとソーシャルナビゲーションという2つの新しいナビゲーションタスクを提案した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.95679777958958
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents an approach for improving navigation in dynamic and
interactive environments, which won the 1st place in the iGibson Interactive
Navigation Challenge 2021. While the last few years have produced impressive
progress on PointGoal Navigation in static environments, relatively little
effort has been made on more realistic dynamic environments. The iGibson
Challenge proposed two new navigation tasks, Interactive Navigation and Social
Navigation, which add displaceable obstacles and moving pedestrians into the
simulator environment. Our approach to study these problems uses two key ideas.
First, we employ large-scale reinforcement learning by leveraging the Habitat
simulator, which supports high performance parallel computing for both
simulation and synchronized learning. Second, we employ a new data augmentation
technique that adds more dynamic objects into the environment, which can also
be combined with traditional image-based augmentation techniques to boost the
performance further. Lastly, we achieve sim-to-sim transfer from Habitat to the
iGibson simulator, and demonstrate that our proposed methods allow us to train
robust agents in dynamic environments with interactive objects or moving
humans. Video link: https://www.youtube.com/watch?v=HxUX2HeOSE4
- Abstract（参考訳）: 本稿では,igibson interactive navigation challenge 2021で1位となった動的かつインタラクティブな環境におけるナビゲーション改善手法を提案する。
過去数年間、静的環境におけるPointGoal Navigationの目覚ましい進歩をみせてきたが、より現実的な動的環境に対する取り組みは比較的少ない。
iGibson Challengeは、インタラクティブナビゲーションとソーシャルナビゲーションという2つの新しいナビゲーションタスクを提案した。
これらの問題を研究するための我々のアプローチは2つの重要なアイデアを使用する。
まず,シミュレーションと同期学習の両方に高性能並列計算をサポートするHabitatシミュレータを活用することで,大規模強化学習を採用する。
第二に、よりダイナミックなオブジェクトを環境に追加する新しいデータ拡張技術を採用し、従来の画像ベースの拡張技術と組み合わせることで、パフォーマンスをさらに向上する。
最後に,HabitatからiGibsonシミュレータへのsim-to-sim転送を実現し,対話型オブジェクトや移動型人間を用いた動的環境におけるロバストエージェントのトレーニングを可能にする手法を提案する。
ビデオリンク: https://www.youtube.com/watch?
v=HxUX2HeOSE4
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