論文の概要: Learning Provably Robust Motion Planners Using Funnel Libraries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.08733v1
• Date: Tue, 16 Nov 2021 19:11:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-18 16:04:16.310531
• Title: Learning Provably Robust Motion Planners Using Funnel Libraries
• Title（参考訳）: ファンネルライブラリを用いたロバストな運動プランナーの学習
• Authors: Ali Ekin Gurgen, Anirudha Majumdar, Sushant Veer
• Abstract要約: 本稿では,新しい環境下での成功の確率論的保証を伴う運動プランナの学習方法を提案する。 一般化理論と頑健な制御からツールをまとめることにより、これを実現する。 2つのシミュレートされた例に対して強い保証を提供するためのアプローチの能力を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.671201304858938
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents an approach for learning motion planners that are accompanied with probabilistic guarantees of success on new environments that hold uniformly for any disturbance to the robot's dynamics within an admissible set. We achieve this by bringing together tools from generalization theory and robust control. First, we curate a library of motion primitives where the robustness of each primitive is characterized by an over-approximation of the forward reachable set, i.e., a "funnel". Then, we optimize probably approximately correct (PAC)-Bayes generalization bounds for training our planner to compose these primitives such that the entire funnels respect the problem specification. We demonstrate the ability of our approach to provide strong guarantees on two simulated examples: (i) navigation of an autonomous vehicle under external disturbances on a five-lane highway with multiple vehicles, and (ii) navigation of a drone across an obstacle field in the presence of wind disturbances.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ロボットの動特性に一様に干渉する新しい環境において,その成功の確率的保証を伴う運動プランナーを学習する手法を提案する。 我々は一般化理論とロバスト制御のツールを組み合わせてこれを達成する。 まず、各プリミティブのロバスト性が前方到達可能な集合、すなわち「ファンネル」の過度な近似によって特徴づけられる動きプリミティブのライブラリをキュレートする。 そして、計画立案者がこれらのプリミティブを構成するように訓練するために、おそらくほぼ正しい(PAC)-ベイズ一般化境界を最適化する。 2つのシミュレーション例に対して,強い保証を提供するためのアプローチの能力を示す。 (i)複数の車両を有する5車線の幹線道路における外乱による自律走行車両の航行 (ii)風乱の存在下で障害物フィールドを横断するドローンの航行

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