論文の概要: Learning Cost-maps Made Easy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12413v1
• Date: Mon, 26 Sep 2022 04:37:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 17:34:00.462313
• Title: Learning Cost-maps Made Easy
• Title（参考訳）: コストマップの学習が簡単になった
• Authors: Kasi Vishwanath, P.B. Sujit and Srikanth Saripalli
• Abstract要約: オフロード環境では、各機能に関連するコスト値の手作りが難しい。 実演を通してパラメータを学習する深層学習手法を用いて,CAMELと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 その結果、非構造地形での衝突のない車両の柔軟で頑健な動きが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.386304516106854
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cost-maps are used by robotic vehicles to plan collision-free paths. The cost associated with each cell in the map represents the sensed environment information which is often determined manually after several trial-and-error efforts. In off-road environments, due to the presence of several types of features, it is challenging to handcraft the cost values associated with each feature. Moreover, different handcrafted cost values can lead to different paths for the same environment which is not desirable. In this paper, we address the problem of learning the cost-map values from the sensed environment for robust vehicle path planning. We propose a novel framework called as CAMEL using deep learning approach that learns the parameters through demonstrations yielding an adaptive and robust cost-map for path planning. CAMEL has been trained on multi-modal datasets such as RELLIS-3D. The evaluation of CAMEL is carried out on an off-road scene simulator (MAVS) and on field data from IISER-B campus. We also perform realworld implementation of CAMEL on a ground rover. The results shows flexible and robust motion of the vehicle without collisions in unstructured terrains.
• Abstract（参考訳）: コストマップは、衝突のない経路を計画するためにロボット車両によって使用される。 地図内の各セルに関連するコストは、いくつかの試行錯誤の後、しばしば手動で決定される知覚された環境情報を表す。 オフロード環境では、いくつかの種類の機能が存在するため、各機能に関連するコスト値の手作りが困難である。 さらに、異なる手作りのコスト値が、望ましくない同じ環境の異なるパスにつながる可能性がある。 本稿では,ロバストな車両経路計画のための知覚環境からコストマップ値を学ぶ問題に対処する。 本稿では,経路計画のための適応的かつ堅牢なコストマップを提供する実演を通してパラメータを学習する,ディープラーニングアプローチを用いたCAMELと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 CAMELはRELLIS-3Dのようなマルチモーダルデータセットで訓練されている。 CAMELの評価は、オフロードシーンシミュレータ(MAVS)とIISER-Bキャンパスのフィールドデータに基づいて行われる。 また,地上ローバー上でのCAMELの実装も行う。 その結果,非構造地形における衝突のない車両の柔軟でロバストな運動が得られた。

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