論文の概要: Differentiable Spatial Planning using Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01010v1
• Date: Thu, 2 Dec 2021 06:48:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-04 03:33:04.004924
• Title: Differentiable Spatial Planning using Transformers
• Title（参考訳）: 変圧器を用いた微分可能空間計画
• Authors: Devendra Singh Chaplot, Deepak Pathak, Jitendra Malik
• Abstract要約: 本研究では、長距離空間依存を計画して行動を生成する障害マップを与えられた空間計画変換器(SPT)を提案する。 エージェントが地上の真理マップを知らない環境では、エンド・ツー・エンドのフレームワークで事前訓練されたSPTを利用する。 SPTは、操作タスクとナビゲーションタスクの両方のすべてのセットアップにおいて、最先端の差別化可能なプランナーよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.90709874369192
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider the problem of spatial path planning. In contrast to the classical solutions which optimize a new plan from scratch and assume access to the full map with ground truth obstacle locations, we learn a planner from the data in a differentiable manner that allows us to leverage statistical regularities from past data. We propose Spatial Planning Transformers (SPT), which given an obstacle map learns to generate actions by planning over long-range spatial dependencies, unlike prior data-driven planners that propagate information locally via convolutional structure in an iterative manner. In the setting where the ground truth map is not known to the agent, we leverage pre-trained SPTs in an end-to-end framework that has the structure of mapper and planner built into it which allows seamless generalization to out-of-distribution maps and goals. SPTs outperform prior state-of-the-art differentiable planners across all the setups for both manipulation and navigation tasks, leading to an absolute improvement of 7-19%.
• Abstract（参考訳）: 我々は空間経路計画の問題を考える。 ゼロから新しいプランを最適化し、地上の真理障害のあるフルマップへのアクセスを前提とする古典的なソリューションとは対照的に、過去のデータから統計正則性を活用できるような異なる方法で、データからプランナーを学習する。 本研究では,従来のデータ駆動型プランナが,畳み込み構造を介して情報を反復的に伝達するのとは異なり,長距離空間依存を計画して行動を生成する障害マップを作成した空間計画変換器(SPT)を提案する。 エージェントが根拠の真理マップを知らない設定では、マッパーとプランナーの構造を組み込んだエンドツーエンドフレームワークで事前訓練されたsptを活用して、分散マップと目標へのシームレスな一般化を可能にします。 SPTは、操作およびナビゲーションタスクのすべてのセットアップにおいて、最先端の差別化プランナーよりも優れており、絶対的な改善は7-19%である。

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