論文の概要: Differentiable Constrained Imitation Learning for Robot Motion Planning and Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11796v1
• Date: Fri, 21 Oct 2022 08:19:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 16:14:35.590486
• Title: Differentiable Constrained Imitation Learning for Robot Motion Planning and Control
• Title（参考訳）: ロボットの動作計画と制御のための可変制約模倣学習
• Authors: Christopher Diehl and Janis Adamek and Martin Kr\"uger and Frank Hoffmann and Torsten Bertram
• Abstract要約: この作業は、制約のあるロボットの動き計画とオフラインによる制御の柔軟性を統合する。 本手法は,オフラインを用いたロボット動作計画と制御を制約する一般的な枠組みを構成する。 移動ロボットナビゲーションと自動走行のシミュレーション実験により,提案手法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7559720049837457
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Motion planning and control are crucial components of robotics applications. Here, spatio-temporal hard constraints like system dynamics and safety boundaries (e.g., obstacles in automated driving) restrict the robot's motions. Direct methods from optimal control solve a constrained optimization problem. However, in many applications finding a proper cost function is inherently difficult because of the weighting of partially conflicting objectives. On the other hand, Imitation Learning (IL) methods such as Behavior Cloning (BC) provide a intuitive framework for learning decision-making from offline demonstrations and constitute a promising avenue for planning and control in complex robot applications. Prior work primarily relied on soft-constraint approaches, which use additional auxiliary loss terms describing the constraints. However, catastrophic safety-critical failures might occur in out-of-distribution (OOD) scenarios. This work integrates the flexibility of IL with hard constraint handling in optimal control. Our approach constitutes a general framework for constraint robotic motion planning and control using offline IL. Hard constraints are integrated into the learning problem in a differentiable manner, via explicit completion and gradient-based correction. Simulated experiments of mobile robot navigation and automated driving provide evidence for the performance of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 運動計画と制御はロボット工学の応用において重要な要素である。 ここでは、システムダイナミクスや安全境界(例えば自動走行の障害)のような時空間的制約がロボットの動きを制限する。 最適制御からの直接方法は制約付き最適化問題を解く。 しかし、多くのアプリケーションで適切なコスト関数を見つけることは、部分的に相反する目的の重み付けのために本質的に困難である。 一方、行動クローニング(BC)のようなImitation Learning(IL)手法は、オフラインのデモから意思決定を学習するための直感的なフレームワークを提供し、複雑なロボットアプリケーションにおける計画と制御のための有望な道を構成する。 以前の作業は主にソフト制約アプローチに依存しており、制約を記述する追加の補助的損失項を使用する。 しかし、破滅的な安全クリティカルな障害は、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)のシナリオで起こりうる。 この作業は、ilの柔軟性と最適制御における厳しい制約処理を統合する。 本手法は,オフラインILを用いたロボット動作計画と制御を制約する一般的なフレームワークを構成する。 ハード制約は、明示的な補完と勾配に基づく補正によって、微分可能な方法で学習問題に統合される。 移動ロボットナビゲーションと自動運転のシミュレーション実験は,提案手法の性能を実証するものである。

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