論文の概要: Neural Motion Planning for Autonomous Parking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.06739v2
• Date: Tue, 16 Nov 2021 06:46:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-17 11:44:05.625053
• Title: Neural Motion Planning for Autonomous Parking
• Title（参考訳）: 自律駐車のためのニューラルモーション計画
• Authors: Dongchan Kim and Kunsoo Huh
• Abstract要約: 本稿では,より深い生成ネットワークと従来の動き計画手法を組み合わせたハイブリッドな動き計画手法を提案する。 提案手法は与えられた状態の表現を効果的に学習し,アルゴリズムの性能向上を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.1805402105389895
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a hybrid motion planning strategy that combines a deep generative network with a conventional motion planning method. Existing planning methods such as A* and Hybrid A* are widely used in path planning tasks because of their ability to determine feasible paths even in complex environments; however, they have limitations in terms of efficiency. To overcome these limitations, a path planning algorithm based on a neural network, namely the neural Hybrid A*, is introduced. This paper proposes using a conditional variational autoencoder (CVAE) to guide the search algorithm by exploiting the ability of CVAE to learn information about the planning space given the information of the parking environment. A non-uniform expansion strategy is utilized based on a distribution of feasible trajectories learned in the demonstrations. The proposed method effectively learns the representations of a given state, and shows improvement in terms of algorithm performance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,より深い生成ネットワークと従来の動き計画手法を組み合わせたハイブリッドな動き計画手法を提案する。 A*やHybrid A*といった既存の計画手法は、複雑な環境においても実現可能な経路を決定する能力があるため、経路計画タスクで広く用いられているが、効率の面で制限がある。 これらの制限を克服するため、ニューラルネットワーク、すなわちニューラルハイブリッドA*に基づく経路計画アルゴリズムが導入された。 本稿では,条件付き変分オートエンコーダ(CVAE)を用いて,駐車環境の情報をもとに,CVAEが計画空間に関する情報を学習する能力を利用した探索アルゴリズムを提案する。 非一様展開戦略は、実演で学んだ実現可能な軌道の分布に基づいて活用される。 提案手法は,与えられた状態の表現を効果的に学習し,アルゴリズムの性能向上を示す。

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