論文の概要: Using Deep Reinforcement Learning with Automatic Curriculum earning for Mapless Navigation in Intralogistics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.11512v1
• Date: Wed, 23 Feb 2022 13:50:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-24 16:27:37.649947
• Title: Using Deep Reinforcement Learning with Automatic Curriculum earning for Mapless Navigation in Intralogistics
• Title（参考訳）: イントラロジクスにおけるマップレスナビゲーションのための自動カリキュラムによる深層強化学習
• Authors: Honghu Xue, Benedikt Hein, Mohamed Bakr, Georg Schildbach, Bengt Abel and Elmar Rueckert
• Abstract要約: 本稿では,倉庫シナリオにおけるマップレスナビゲーション問題を解決するための深層強化学習手法を提案する。 自動誘導車両は、LiDARと前頭RGBセンサーを備え、目標のドームの下に到達することを学ぶ。 NavACL-Qは、学習プロセス全体を大幅に促進し、事前訓練された特徴抽出器は、トレーニング速度を顕著に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7633618497843278
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a deep reinforcement learning approach for solving a mapless navigation problem in warehouse scenarios. The automatic guided vehicle is equipped with LiDAR and frontal RGB sensors and learns to reach underneath the target dolly. The challenges reside in the sparseness of positive samples for learning, multi-modal sensor perception with partial observability, the demand for accurate steering maneuvers together with long training cycles. To address these points, we proposed NavACL-Q as an automatic curriculum learning together with distributed soft actor-critic. The performance of the learning algorithm is evaluated exhaustively in a different warehouse environment to check both robustness and generalizability of the learned policy. Results in NVIDIA Isaac Sim demonstrates that our trained agent significantly outperforms the map-based navigation pipeline provided by NVIDIA Isaac Sim in terms of higher agent-goal distances and relative orientations. The ablation studies also confirmed that NavACL-Q greatly facilitates the whole learning process and a pre-trained feature extractor manifestly boosts the training speed.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,倉庫シナリオにおけるマップレスナビゲーション問題を解決するための深層強化学習手法を提案する。 自動誘導車両は、LiDARと前頭RGBセンサーを備え、目標のドームの下に到達することを学ぶ。 課題は、学習のためのポジティブなサンプルのばらばらさ、部分的可観測性を備えたマルチモーダルセンサ認識、正確な操舵操作と長いトレーニングサイクルの要求にある。 そこで我々はNavACL-Qを,分散ソフトアクター批判とともに自動カリキュラム学習として提案した。 学習アルゴリズムの性能を異なる倉庫環境で徹底的に評価し、学習方針の堅牢性と一般化性の両方を確認する。 NVIDIA Isaac Simの結果は、トレーニングされたエージェントが、NVIDIA Isaac Simが提供したマップベースのナビゲーションパイプラインをエージェントゴール距離と相対方向で大幅に上回っていることを実証している。 また,NavACL-Qは学習過程全体を大幅に促進し,事前学習した特徴抽出器がトレーニング速度を著しく向上させることを確認した。

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