Fugu-MT 論文翻訳(概要): SoLo T-DIRL: Socially-Aware Dynamic Local Planner based on Trajectory-Ranked Deep Inverse Reinforcement Learning

論文の概要: SoLo T-DIRL: Socially-Aware Dynamic Local Planner based on Trajectory-Ranked Deep Inverse Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07996v1
Date: Fri, 16 Sep 2022 15:13:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-19 13:18:34.500885
Title: SoLo T-DIRL: Socially-Aware Dynamic Local Planner based on Trajectory-Ranked Deep Inverse Reinforcement Learning
Title（参考訳）: SoLo T-DIRL:軌道誘導深部逆強化学習に基づく動的局所プランナ
Authors: Yifan Xu, Theodor Chakhachiro, Tribhi Kathuria, and Maani Ghaffari
Abstract要約: 本研究は,最近提案されたT-MEDIRL(T-MEDIRL)に基づく,混在環境における動的局所プランナのための新しい枠組みを提案する。ソーシャルナビゲーション問題に対処するため,我々のマルチモーダル学習プランナーは,T-MEDIRLパイプラインにおける社会的相互作用の要因だけでなく,社会的相互作用の要因も考慮し,人間の実演から報酬関数を学習する。評価の結果,ロボットが混み合った社会環境をナビゲートし,その成功率やナビゲーションの点で最先端の社会ナビゲーション手法より優れていることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.008601554204486
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This work proposes a new framework for a socially-aware dynamic local planner in crowded environments by building on the recently proposed Trajectory-ranked Maximum Entropy Deep Inverse Reinforcement Learning (T-MEDIRL). To address the social navigation problem, our multi-modal learning planner explicitly considers social interaction factors, as well as social-awareness factors into T-MEDIRL pipeline to learn a reward function from human demonstrations. Moreover, we propose a novel trajectory ranking score using the sudden velocity change of pedestrians around the robot to address the sub-optimality in human demonstrations. Our evaluation shows that this method can successfully make a robot navigate in a crowded social environment and outperforms the state-of-art social navigation methods in terms of the success rate, navigation time, and invasion rate.
Abstract（参考訳）: 本研究は,最近提案されたT-MEDIRL(Trjectory-ranked Maximum Entropy Deep Inverse Reinforcement Learning)に基づく,混雑した環境における動的局所プランナのための新しいフレームワークを提案する。ソーシャルナビゲーション問題に対処するため,我々のマルチモーダル学習プランナーは,T-MEDIRLパイプラインにおける社会的相互作用要因と社会的認識因子を明示的に検討し,人間の実演から報酬関数を学習する。さらに,ロボットまわりの歩行者の突然の速度変化を利用して,人間のデモの最適性に対処した新しい軌道ランキングスコアを提案する。本手法は,ロボットが混在する社会環境下での移動に成功し,成功率,航法時間,侵入率において最先端の社会ナビゲーション手法より優れていることを示す。

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