論文の概要: Mapless Navigation of a Hybrid Aerial Underwater Vehicle with Deep Reinforcement Learning Through Environmental Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.06332v1
• Date: Tue, 13 Sep 2022 22:35:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-15 13:51:11.229120
• Title: Mapless Navigation of a Hybrid Aerial Underwater Vehicle with Deep Reinforcement Learning Through Environmental Generalization
• Title（参考訳）: 環境一般化による深部強化学習によるハイブリッド航空水中車両のマップレスナビゲーション
• Authors: Ricardo B. Grando, Junior C. de Jesus, Victor A. Kich, Alisson H. Kolling, Rodrigo S. Guerra, Paulo L. J. Drews-Jr
• Abstract要約: 本稿では、リカレントニューラルネットワークを用いたDeep-RLの二重批判により、HUAUVの航法性能が向上することを示す。 我々のDeep-RLアプローチは、異なるシミュレートされたシナリオを通して学習をしっかりと一般化し、より優れたナビゲーションとトランジション機能を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.41562334038629606
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Previous works showed that Deep-RL can be applied to perform mapless navigation, including the medium transition of Hybrid Unmanned Aerial Underwater Vehicles (HUAUVs). This paper presents new approaches based on the state-of-the-art actor-critic algorithms to address the navigation and medium transition problems for a HUAUV. We show that a double critic Deep-RL with Recurrent Neural Networks improves the navigation performance of HUAUVs using solely range data and relative localization. Our Deep-RL approaches achieved better navigation and transitioning capabilities with a solid generalization of learning through distinct simulated scenarios, outperforming previous approaches.
• Abstract（参考訳）: 以前の研究では、HUAUV(Hybrid Unmanned Aerial Underwater Vehicles)の中間移行を含む、Deep-RLがマップレスナビゲーションに応用できることが示されている。 本稿では,HUAUVのナビゲーションと媒体遷移問題に対処する,最先端アクター批判アルゴリズムに基づく新しいアプローチを提案する。 本稿では、リカレントニューラルネットワークを用いたDeep-RLの二重批判により、HUAUVの航法性能が向上することを示す。 我々のdeep-rlアプローチは、異なるシミュレーションシナリオを通して学習をしっかり一般化し、より優れたナビゲーションとトランジッション能力を達成しました。

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