論文の概要: Policy Learning for Active Target Tracking over Continuous SE(3) Trajectories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01498v2
• Date: Tue, 16 May 2023 18:25:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-18 20:36:53.042924
• Title: Policy Learning for Active Target Tracking over Continuous SE(3) Trajectories
• Title（参考訳）: 連続SE(3)軌道上のアクティブターゲット追跡のためのポリシー学習
• Authors: Pengzhi Yang, Shumon Koga, Arash Asgharivaskasi, Nikolay Atanasov
• Abstract要約: 本稿では,移動ロボットを用いた動的目標追跡のためのモデルベースポリシー勾配アルゴリズムを提案する。 この課題は、目標分布エントロピーによって測定された目標状態の不確実性を低減するセンサ測定を収集する、移動ロボットの継続的な制御ポリシーを得ることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.02349693502558
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper proposes a novel model-based policy gradient algorithm for tracking dynamic targets using a mobile robot, equipped with an onboard sensor with limited field of view. The task is to obtain a continuous control policy for the mobile robot to collect sensor measurements that reduce uncertainty in the target states, measured by the target distribution entropy. We design a neural network control policy with the robot $SE(3)$ pose and the mean vector and information matrix of the joint target distribution as inputs and attention layers to handle variable numbers of targets. We also derive the gradient of the target entropy with respect to the network parameters explicitly, allowing efficient model-based policy gradient optimization.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,移動ロボットを用いた動的目標追跡のための新しいモデルベースポリシー勾配アルゴリズムを提案する。 課題は,目標分布エントロピーによって測定された対象状態の不確実性を低減するセンサ計測を,移動ロボットが収集するための連続制御ポリシーを得ることである。 我々は、ロボットの$SE(3)$ poseと、入力層とアテンション層として結合対象分布の平均ベクトルと情報行列を用いてニューラルネットワーク制御ポリシーを設計し、ターゲットの変動数を処理する。 また、ネットワークパラメータに対する対象エントロピーの勾配を明示的に導出し、効率的なモデルに基づくポリシー勾配最適化を可能にした。

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