論文の概要: Learning Model Predictive Controllers with Real-Time Attention for Real-World Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10780v1
• Date: Thu, 22 Sep 2022 04:57:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-23 12:57:16.696042
• Title: Learning Model Predictive Controllers with Real-Time Attention for Real-World Navigation
• Title（参考訳）: 実世界ナビゲーションのためのリアルタイム注意を伴う学習モデル予測コントローラ
• Authors: Xuesu Xiao, Tingnan Zhang, Krzysztof Choromanski, Edward Lee, Anthony Francis, Jake Varley, Stephen Tu, Sumeet Singh, Peng Xu, Fei Xia, Sven Mikael Persson, Dmitry Kalashnikov, Leila Takayama, Roy Frostig, Jie Tan, Carolina Parada, Vikas Sindhwani
• Abstract要約: 本稿では,模擬学習の利点とシステム制約の頑健な処理を併用した,暗黙的な制御ポリシーの新たなクラスを提案する。 Performer-MPCと呼ばれる我々の手法は、Performerが提供する視覚コンテキストの埋め込みによってパラメータ化された学習コスト関数を使用する。 標準的なMPCポリシーと比較して、Performer-MPCは、乱雑な環境で到達した目標を40%以上達成し、人間の周りを移動する際の社会的指標を65%以上向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.86856430694435
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite decades of research, existing navigation systems still face real-world challenges when deployed in the wild, e.g., in cluttered home environments or in human-occupied public spaces. To address this, we present a new class of implicit control policies combining the benefits of imitation learning with the robust handling of system constraints from Model Predictive Control (MPC). Our approach, called Performer-MPC, uses a learned cost function parameterized by vision context embeddings provided by Performers -- a low-rank implicit-attention Transformer. We jointly train the cost function and construct the controller relying on it, effectively solving end-to-end the corresponding bi-level optimization problem. We show that the resulting policy improves standard MPC performance by leveraging a few expert demonstrations of the desired navigation behavior in different challenging real-world scenarios. Compared with a standard MPC policy, Performer-MPC achieves >40% better goal reached in cluttered environments and >65% better on social metrics when navigating around humans.
• Abstract（参考訳）: 何十年にもわたる研究にもかかわらず、既存のナビゲーションシステムは、乱雑な家庭環境や人里離れた公共空間などにおいて、現実世界の課題に直面している。 そこで本研究では,模擬学習の利点とモデル予測制御(MPC)によるシステム制約の頑健な処理を組み合わせた,暗黙的な制御ポリシーのクラスを提案する。 performer-mpcと呼ばれるこのアプローチでは、視覚コンテキスト埋め込みによってパラメータ化された学習コスト関数を使用する。 我々はコスト関数を共同で訓練し、それに依存するコントローラを構築し、対応する双方向最適化問題を効果的に解決する。 その結果,実世界の異なるシナリオにおいて,望ましいナビゲーション行動のエキスパート・デモをいくつか活用することにより,mpcの標準性能が向上することを示す。 標準的なMPCポリシーと比較して、Performer-MPCは乱雑な環境で達成した目標を40%以上達成し、人間の周りを移動する際の社会的指標を65%以上向上させる。

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