論文の概要: A Contextual Bandit Approach for Learning to Plan in Environments with Probabilistic Goal Configurations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16309v1
• Date: Tue, 29 Nov 2022 15:48:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 18:17:44.004369
• Title: A Contextual Bandit Approach for Learning to Plan in Environments with Probabilistic Goal Configurations
• Title（参考訳）: 確率的目標構成をもつ環境における計画学習のためのコンテキスト帯域アプローチ
• Authors: Sohan Rudra, Saksham Goel, Anirban Santara, Claudio Gentile, Laurent Perron, Fei Xia, Vikas Sindhwani, Carolina Parada, Gaurav Aggarwal
• Abstract要約: 本研究では,静的なオブジェクトだけでなく可動なオブジェクトに対しても,屋内環境を効率的に探索できるオブジェクトナビのためのモジュラーフレームワークを提案する。 我々は,不確実性に直面した場合の楽観性を示すことにより,環境を効率的に探索する。 提案アルゴリズムを2つのシミュレーション環境と実世界の環境で評価し,高いサンプル効率と信頼性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.15854546504947
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Object-goal navigation (Object-nav) entails searching, recognizing and navigating to a target object. Object-nav has been extensively studied by the Embodied-AI community, but most solutions are often restricted to considering static objects (e.g., television, fridge, etc.). We propose a modular framework for object-nav that is able to efficiently search indoor environments for not just static objects but also movable objects (e.g. fruits, glasses, phones, etc.) that frequently change their positions due to human intervention. Our contextual-bandit agent efficiently explores the environment by showing optimism in the face of uncertainty and learns a model of the likelihood of spotting different objects from each navigable location. The likelihoods are used as rewards in a weighted minimum latency solver to deduce a trajectory for the robot. We evaluate our algorithms in two simulated environments and a real-world setting, to demonstrate high sample efficiency and reliability.
• Abstract（参考訳）: Object-goal Navigation (Object-nav) は、ターゲットオブジェクトを検索、認識、ナビゲートする。 Object-navはEmbodied-AIコミュニティによって広く研究されてきたが、ほとんどのソリューションは静的なオブジェクト(テレビ、冷蔵庫など)に制限されている。 本研究では,静的な物体だけでなく,人間の介入によって頻繁に位置を変化させる移動体(果物,眼鏡,電話など)の屋内環境を効率的に探索できるオブジェクトナビのためのモジュラーフレームワークを提案する。 不確実性に直面して楽観性を示し、各ナビゲート可能な場所から異なる物体を発見できる可能性のモデルを学び、効率的に環境を探索する。 確率は、ロボットの軌道を推測するために、重み付き最小レイテンシソルバの報酬として使用される。 提案アルゴリズムを2つのシミュレーション環境と実世界の環境で評価し,高いサンプル効率と信頼性を示す。

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