論文の概要: Adaptive Informative Path Planning Using Deep Reinforcement Learning for UAV-based Active Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.13570v1
• Date: Tue, 28 Sep 2021 09:00:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-29 23:48:17.791545
• Title: Adaptive Informative Path Planning Using Deep Reinforcement Learning for UAV-based Active Sensing
• Title（参考訳）: 深部強化学習を用いたUAVアクティブセンシングのための適応形経路計画
• Authors: Julius R\"uckin, Liren Jin, Marija Popovi\'c
• Abstract要約: 深層強化学習(RL)に基づく情報経路計画のための新しい手法を提案する。 本手法は,モンテカルロ木探索とオフライン学習ニューラルネットワークを組み合わせた情報知覚行動の予測を行う。 ミッション中にトレーニングされたネットワークをデプロイすることにより、限られた計算資源を持つ物理プラットフォーム上で、サンプル効率の良いオンラインリプランニングが可能になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6519061087638014
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Aerial robots are increasingly being utilized for a wide range of environmental monitoring and exploration tasks. However, a key challenge is efficiently planning paths to maximize the information value of acquired data as an initially unknown environment is explored. To address this, we propose a new approach for informative path planning (IPP) based on deep reinforcement learning (RL). Bridging the gap between recent advances in RL and robotic applications, our method combines Monte Carlo tree search with an offline-learned neural network predicting informative sensing actions. We introduce several components making our approach applicable for robotic tasks with continuous high-dimensional state spaces and large action spaces. By deploying the trained network during a mission, our method enables sample-efficient online replanning on physical platforms with limited computational resources. Evaluations using synthetic data show that our approach performs on par with existing information-gathering methods while reducing runtime by a factor of 8-10. We validate the performance of our framework using real-world surface temperature data from a crop field.
• Abstract（参考訳）: 航空ロボットは、幅広い環境監視や探査のタスクに利用されるようになっている。 しかし、重要な課題は、最初に未知の環境として取得したデータの情報を最大化する経路を効率的に計画することである。 そこで我々は,深層強化学習(RL)に基づく情報経路計画(IPP)の新たなアプローチを提案する。 近年のrlとロボットアプリケーションとのギャップを埋めるために,モンテカルロ木探索と,情報センシング動作を予測するオフライン学習ニューラルネットワークを組み合わせた手法を提案する。 本稿では,高次元状態空間と大規模動作空間を有するロボット作業に適用可能ないくつかのコンポーネントを提案する。 ミッション中にトレーニングされたネットワークをデプロイすることにより、限られた計算資源を持つ物理プラットフォーム上で、サンプル効率の良いオンラインリプランニングが可能になる。 合成データを用いて評価した結果,既存の情報収集手法と同等に動作し,実行時間を8-10倍に削減した。 本研究では,実世界の地表面温度データを用いて,このフレームワークの性能を検証する。

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