論文の概要: Learning Social Navigation from Demonstrations with Conditional Neural Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.03582v1
• Date: Fri, 7 Oct 2022 14:37:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-10 15:11:47.767185
• Title: Learning Social Navigation from Demonstrations with Conditional Neural Processes
• Title（参考訳）: 条件付きニューラルプロセスを用いたデモからソーシャルナビゲーションを学ぶ
• Authors: Yigit Yildirim, Emre Ugur
• Abstract要約: 本稿では,コンディショナル・ニューラル・プロセスを用いて,移動ロボットのグローバル・ローカル・コントローラを観測から学習するデータ駆動ナビゲーションアーキテクチャを提案する。 提案手法は,データ中の社会的規範に関するナビゲーションタスクをうまく実行できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.627046865670577
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sociability is essential for modern robots to increase their acceptability in human environments. Traditional techniques use manually engineered utility functions inspired by observing pedestrian behaviors to achieve social navigation. However, social aspects of navigation are diverse, changing across different types of environments, societies, and population densities, making it unrealistic to use hand-crafted techniques in each domain. This paper presents a data-driven navigation architecture that uses state-of-the-art neural architectures, namely Conditional Neural Processes, to learn global and local controllers of the mobile robot from observations. Additionally, we leverage a state-of-the-art, deep prediction mechanism to detect situations not similar to the trained ones, where reactive controllers step in to ensure safe navigation. Our results demonstrate that the proposed framework can successfully carry out navigation tasks regarding social norms in the data. Further, we showed that our system produces fewer personal-zone violations, causing less discomfort.
• Abstract（参考訳）: ソシエタビリティは、現代のロボットにとって、人間の環境での受容性を高めるために不可欠である。 伝統的な手法では、社会的ナビゲーションを達成するために歩行者の行動を観察することからインスパイアされた手作業によるユーティリティ機能を使用する。 しかし、ナビゲーションの社会的側面は多様であり、様々な種類の環境、社会、人口密度にまたがって変化し、各領域で手作りの技術を使うことは現実的ではない。 本稿では,現状のニューラルネットワーク,すなわち条件付きニューラルプロセスを用いて,移動ロボットのグローバルおよびローカルコントローラを観測から学習する,データ駆動ナビゲーションアーキテクチャを提案する。 さらに、最先端の深い予測機構を活用して、トレーニングされたものと似ていない状況を検出することで、リアクティブコントローラが安全なナビゲーションを確保する。 提案手法は,データ中の社会的規範に関するナビゲーションタスクをうまく実行可能であることを示す。 さらに, 本システムは, 個人的ゾーン違反を少なくし, 不快感を低下させることを示した。

関連論文リスト

• A Study on Learning Social Robot Navigation with Multimodal Perception [6.052803245103173]
  本稿では,大規模実世界のデータセットを用いたマルチモーダル認識を用いた社会ロボットナビゲーションの学習について述べる。 我々は,一助学習と多モーダル学習のアプローチを,異なる社会シナリオにおける古典的なナビゲーション手法のセットと比較する。 その結果、マルチモーダル学習は、データセットと人的学習の両方において、一助学習よりも明らかな優位性を持つことが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-22T01:47:47Z)
• Principles and Guidelines for Evaluating Social Robot Navigation Algorithms [44.51586279645062]
  社会的ロボットナビゲーションは、動的エージェントとそのロボット行動の適切性に対する認識が関係しているため、評価が難しい。 コントリビューションには、(a)安全性、快適性、妥当性、丁寧さ、社会的能力、エージェント理解、活動性、文脈に対する応答性に関する原則、(b)メトリクスの使用のためのガイドライン、シナリオ、ベンチマーク、データセット、社会ナビゲーションを評価するためのシミュレーター、(c)様々なシミュレーター、ロボット、データセットの結果の比較を容易にするソーシャルナビゲーションメトリクスフレームワークなどが含まれます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-29T07:31:43Z)
• SACSoN: Scalable Autonomous Control for Social Navigation [62.59274275261392]
  我々は、社会的に邪魔にならないナビゲーションのための政策の訓練方法を開発した。 この反事実的摂動を最小化することにより、共有空間における人間の自然な振る舞いを変えない方法でロボットに行動を促すことができる。 屋内移動ロボットが人間の傍観者と対話する大規模なデータセットを収集する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-02T19:07:52Z)
• Gesture2Path: Imitation Learning for Gesture-aware Navigation [54.570943577423094]
  Gesture2Pathは、画像に基づく模倣学習とモデル予測制御を組み合わせた新しいソーシャルナビゲーション手法である。 実際のロボットに本手法をデプロイし,4つのジェスチャーナビゲーションシナリオに対するアプローチの有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-19T23:05:36Z)
• Socially Compliant Navigation Dataset (SCAND): A Large-Scale Dataset of Demonstrations for Social Navigation [92.66286342108934]
  社会ナビゲーションは、ロボットのような自律的なエージェントが、人間のような他の知的エージェントの存在下で、社会的に従順な方法でナビゲートする能力である。 私たちのデータセットには8.7時間、128の軌道、25マイルの社会的に適合した人間の遠隔運転デモが含まれています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-28T19:09:11Z)
• Cognitive architecture aided by working-memory for self-supervised multi-modal humans recognition [54.749127627191655]
  人間パートナーを認識する能力は、パーソナライズされた長期的な人間とロボットの相互作用を構築するための重要な社会的スキルです。 ディープラーニングネットワークは最先端の結果を達成し,そのような課題に対処するための適切なツールであることが実証された。 1つの解決策は、ロボットに自己スーパービジョンで直接の感覚データから学習させることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-16T13:50:24Z)
• APPLD: Adaptive Planner Parameter Learning from Demonstration [48.63930323392909]
  本稿では,既存のナビゲーションシステムを新しい複雑な環境に適用可能な,適応プランナー学習(Adaptive Planner Learning from Demonstration)のAPPLDを紹介する。 APPLDは異なる環境で異なるナビゲーションシステムを実行する2つのロボットで検証されている。 実験結果から,APPLDはナビゲーションシステムよりも,デフォルトパラメータや専門家パラメータ,さらには人間実証者自体よりも優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-31T21:15:16Z)
• Visual Navigation Among Humans with Optimal Control as a Supervisor [72.5188978268463]
  そこで本研究では,学習に基づく知覚とモデルに基づく最適制御を組み合わせることで,人間間をナビゲートする手法を提案する。 私たちのアプローチは、新しいデータ生成ツールであるHumANavによって実現されています。 学習したナビゲーションポリシーは、将来の人間の動きを明示的に予測することなく、人間に予測し、反応できることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-20T16:13:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。