論文の概要: Robot Navigation Anticipative Strategies in Deep Reinforcement Motion Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08280v1
• Date: Sat, 15 Oct 2022 13:04:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 21:31:55.988324
• Title: Robot Navigation Anticipative Strategies in Deep Reinforcement Motion Planning
• Title（参考訳）: 深部強化運動計画におけるロボットナビゲーション予測戦略
• Authors: \'Oscar Gil, Alberto Sanfeliu
• Abstract要約: ダイナミックな都市環境におけるロボットのナビゲーションには、ダイナミックな物体との衝突を避けるために、ロボットの詳細な予測戦略が必要である。 我々は,最大18km/h移動可能な移動物体の将来の動きを考慮した運動計画の3つの予測戦略を開発し,分析した。 シミュレーションと実生活実験の結果は、オープン環境や狭い空間との混合シナリオにおいて非常に良い結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.061353473787198
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The navigation of robots in dynamic urban environments, requires elaborated anticipative strategies for the robot to avoid collisions with dynamic objects, like bicycles or pedestrians, and to be human aware. We have developed and analyzed three anticipative strategies in motion planning taking into account the future motion of the mobile objects that can move up to 18 km/h. First, we have used our hybrid policy resulting from a Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) training and the Social Force Model (SFM), and we have tested it in simulation in four complex map scenarios with many pedestrians. Second, we have used these anticipative strategies in real-life experiments using the hybrid motion planning method and the ROS Navigation Stack with Dynamic Windows Approach (NS-DWA). The results in simulations and real-life experiments show very good results in open environments and also in mixed scenarios with narrow spaces.
• Abstract（参考訳）: ダイナミックな都市環境におけるロボットのナビゲーションには、自転車や歩行者などの動的物体との衝突を避け、人間に気付かせるための、詳細な予測戦略が必要である。 我々は,最大18km/h移動可能な移動物体の将来の動きを考慮した3つの動き計画戦略を開発し,解析した。 まず, DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)トレーニングと社会力モデル(Social Force Model, SFM)によるハイブリッド政策を用いて, 歩行者の多い4つの複雑な地図シナリオでシミュレーションを行った。 第2に,これらの予測戦略を,ハイブリッド動作計画法と動的ウィンドウアプローチを用いたrosナビゲーションスタック(ns-dwa)を用いた実生活実験に活用した。 シミュレーションと実生活実験の結果は、オープン環境や狭い空間との混合シナリオにおいて非常に良い結果を示す。

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