論文の概要: Learning-based Motion Planning in Dynamic Environments Using GNNs and Temporal Encoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08408v1
• Date: Sun, 16 Oct 2022 01:27:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 20:38:52.702021
• Title: Learning-based Motion Planning in Dynamic Environments Using GNNs and Temporal Encoding
• Title（参考訳）: GNNとテンポラルエンコーディングを用いた動的環境における学習型モーションプランニング
• Authors: Ruipeng Zhang, Chenning Yu, Jingkai Chen, Chuchu Fan, Sicun Gao
• Abstract要約: 組込みとエッジ優先化ポリシの両方を学習するために,データアグリゲーションを用いた時間符号化と模倣学習を用いたGNNベースのアプローチを提案する。 実験により, 提案手法は, 最先端の完全な動的計画アルゴリズムよりも, オンラインプランニングを著しく高速化できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.58317292680615
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning-based methods have shown promising performance for accelerating motion planning, but mostly in the setting of static environments. For the more challenging problem of planning in dynamic environments, such as multi-arm assembly tasks and human-robot interaction, motion planners need to consider the trajectories of the dynamic obstacles and reason about temporal-spatial interactions in very large state spaces. We propose a GNN-based approach that uses temporal encoding and imitation learning with data aggregation for learning both the embeddings and the edge prioritization policies. Experiments show that the proposed methods can significantly accelerate online planning over state-of-the-art complete dynamic planning algorithms. The learned models can often reduce costly collision checking operations by more than 1000x, and thus accelerating planning by up to 95%, while achieving high success rates on hard instances as well.
• Abstract（参考訳）: 学習に基づく手法は、主に静的環境の設定において、運動計画の促進に有望な性能を示している。 マルチアーム組立タスクや人間とロボットの相互作用のような動的環境における計画のより困難な問題のために、モーションプランナーは、非常に大きな状態空間における動的障害の軌跡と時間空間相互作用の理由を考慮すべきである。 組込みとエッジ優先化ポリシの両方を学習するために,データアグリゲーションを用いた時間符号化と模倣学習を用いたGNNベースのアプローチを提案する。 実験により,提案手法は最先端の動的計画アルゴリズムよりもオンライン計画を大幅に高速化できることを示した。 学習されたモデルは、しばしばコストのかかる衝突チェック操作を1000倍以上削減し、ハードインスタンスでも高い成功率を達成しながら、計画の95%を加速することができる。

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