論文の概要: SAFER: Safe Collision Avoidance using Focused and Efficient Trajectory Search with Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11789v2
• Date: Wed, 28 Jun 2023 22:05:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-30 19:35:54.443896
• Title: SAFER: Safe Collision Avoidance using Focused and Efficient Trajectory Search with Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: SAFER:強化学習による集中的かつ効率的な軌道探索による安全な衝突回避
• Authors: Mario Srouji, Hugues Thomas, Hubert Tsai, Ali Farhadi, Jian Zhang
• Abstract要約: 本稿では,効率的な衝突回避システムSAFERを提案する。 現実世界の強化学習(RL)、検索ベースのオンライン軌道計画、自動緊急介入を組み合わせる。 実世界の実験では、いくつかのベースラインと比較して、我々のアプローチは平均速度を高くし、クラッシュ率を低くし、緊急介入を少なくし、オーバーヘッドを小さくし、全体的な制御をスムーズにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.934606949086096
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Collision avoidance is key for mobile robots and agents to operate safely in the real world. In this work we present SAFER, an efficient and effective collision avoidance system that is able to improve safety by correcting the control commands sent by an operator. It combines real-world reinforcement learning (RL), search-based online trajectory planning, and automatic emergency intervention, e.g. automatic emergency braking (AEB). The goal of the RL is to learn an effective corrective control action that is used in a focused search for collision-free trajectories, and to reduce the frequency of triggering automatic emergency braking. This novel setup enables the RL policy to learn safely and directly on mobile robots in a real-world indoor environment, minimizing actual crashes even during training. Our real-world experiments show that, when compared with several baselines, our approach enjoys a higher average speed, lower crash rate, less emergency intervention, smaller computation overhead, and smoother overall control.
• Abstract（参考訳）: 衝突回避は、現実世界で安全に動く移動ロボットやエージェントにとって重要だ。 本研究では,オペレーターが送信する制御コマンドの修正により安全性を向上させることができる,効率的な衝突回避システムSAFERを提案する。 現実世界の強化学習(RL)、検索ベースのオンライン軌道計画、自動緊急ブレーキ(AEB)などの自動緊急介入を組み合わせる。 RLの目的は、衝突のない軌道の集中探索に使用される効果的な補正制御動作を学習し、自動緊急ブレーキの起動頻度を低減することである。 この新しいセットアップにより、rlポリシーは現実世界の屋内環境でモバイルロボットを安全に直接学習することができ、トレーニング中にも実際のクラッシュを最小限に抑えることができる。 私たちの実世界の実験では、いくつかのベースラインと比較すると、平均速度、クラッシュ率の低下、緊急介入の低減、計算オーバーヘッドの低減、全体的なコントロールの円滑化が期待できます。

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