論文の概要: MLNav: Learning to Safely Navigate on Martian Terrains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04563v1
• Date: Wed, 9 Mar 2022 07:53:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-03-10 13:58:52.254035
• Title: MLNav: Learning to Safely Navigate on Martian Terrains
• Title（参考訳）: MLNav:火星で安全に航行する方法を学ぶ
• Abstract要約: MLNavは,安全クリティカルで資源に制限のあるシステムのための学習支援パス計画フレームワークである。 MLNavは、安全制約を完全に尊重しながら、経路計画の効率を高めるために、機械学習を司法的に利用している。 我々は,火星の実際の地形データと,難易度の高い合成地形データを用いて高忠実度シミュレーションを検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.42849032622348
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present MLNav, a learning-enhanced path planning framework for safety-critical and resource-limited systems operating in complex environments, such as rovers navigating on Mars. MLNav makes judicious use of machine learning to enhance the efficiency of path planning while fully respecting safety constraints. In particular, the dominant computational cost in such safety-critical settings is running a model-based safety checker on the proposed paths. Our learned search heuristic can simultaneously predict the feasibility for all path options in a single run, and the model-based safety checker is only invoked on the top-scoring paths. We validate in high-fidelity simulations using both real Martian terrain data collected by the Perseverance rover, as well as a suite of challenging synthetic terrains. Our experiments show that: (i) compared to the baseline ENav path planner on board the Perserverance rover, MLNav can provide a significant improvement in multiple key metrics, such as a 10x reduction in collision checks when navigating real Martian terrains, despite being trained with synthetic terrains; and (ii) MLNav can successfully navigate highly challenging terrains where the baseline ENav fails to find a feasible path before timing out.
• Abstract（参考訳）: MLNavは,火星を航行するローバーなどの複雑な環境で稼働する,安全クリティカルで資源に制限のあるシステムのための学習支援パス計画フレームワークである。 MLNavは、安全制約を完全に尊重しながら、経路計画の効率を高めるために、機械学習を司法的に利用する。 特に、そのようなセーフティクリティカルな設定における計算コストは、提案したパス上でモデルベースのセーフティチェッカーを実行することである。 学習した検索ヒューリスティックは、1回の実行ですべてのパスオプションの実行可能性を同時に予測でき、モデルベースのセーフティチェッカーはトップスコーリングパスでのみ呼び出される。 我々は、ペルセヴァンス探査機が収集した火星の実際の地形データと、困難な合成地形のスイートを用いて、高忠実度シミュレーションを検証した。 私たちの実験では、 (i)PerserveranceローバーのベースラインENavパスプランナーと比較して、MLNavは、合成地形の訓練を受けたにもかかわらず、実際の火星の地形を航行する際の衝突チェックの10倍の削減など、複数の重要な指標を著しく改善することができる。 (ii) MLNavは、エナブの基準線がタイムアウトする前に実現不可能な経路を見つけられない高度に困難な地形をうまく航行することができる。

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