論文の概要: Active Classification of Moving Targets with Learned Control Policies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03068v3
• Date: Wed, 27 Sep 2023 09:48:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-28 22:14:32.535934
• Title: Active Classification of Moving Targets with Learned Control Policies
• Title（参考訳）: 学習制御ポリシーを用いた移動目標のアクティブ分類
• Authors: \'Alvaro Serra-G\'omez, Eduardo Montijano, Wendelin B\"ohmer, Javier Alonso-Mora
• Abstract要約: ドローンが複数の移動目標を分類するために意味情報を収集しなければならない問題を考える。 我々は、ドローンの次の視点を出力する、強化学習(Reinforcement Learning, RL)によって訓練された、新しい注意に基づくアーキテクチャを提案する。 このアプローチは,さまざまなベースラインを上回るだけでなく,トレーニング中に見つからないシナリオにも適用可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.01766728336644
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we consider the problem where a drone has to collect semantic information to classify multiple moving targets. In particular, we address the challenge of computing control inputs that move the drone to informative viewpoints, position and orientation, when the information is extracted using a "black-box" classifier, e.g., a deep learning neural network. These algorithms typically lack of analytical relationships between the viewpoints and their associated outputs, preventing their use in information-gathering schemes. To fill this gap, we propose a novel attention-based architecture, trained via Reinforcement Learning (RL), that outputs the next viewpoint for the drone favoring the acquisition of evidence from as many unclassified targets as possible while reasoning about their movement, orientation, and occlusions. Then, we use a low-level MPC controller to move the drone to the desired viewpoint taking into account its actual dynamics. We show that our approach not only outperforms a variety of baselines but also generalizes to scenarios unseen during training. Additionally, we show that the network scales to large numbers of targets and generalizes well to different movement dynamics of the targets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数の移動目標を分類するために,ドローンが意味情報を収集しなければならない問題を考える。 特に,「ブラックボックス」分類器,例えばディープ・ラーニング・ニューラルネットを用いて情報を抽出した場合,ドローンを情報的視点,位置,方向へと移動させる制御入力を計算することの課題に対処する。 これらのアルゴリズムは通常、視点と関連する出力の間の分析的関係が欠如しており、情報収集スキームでの使用を妨げている。 このギャップを埋めるために,本研究は,ドローンの移動,方向,咬合について推論しながら,できるだけ多くの非分類対象から証拠を取得することを好む次の視点として,強化学習(rl)によって訓練された,新たな注意に基づくアーキテクチャを提案する。 そして、実際のダイナミクスを考慮した低レベルのmpcコントローラを使用して、ドローンを望ましい視点に移動させる。 このアプローチは,さまざまなベースラインを上回るだけでなく,トレーニング中に見つからないシナリオにも適用可能であることを示す。 さらに,ネットワークが多数のターゲットにスケールし,ターゲットの異なる移動ダイナミクスによく一般化することを示す。

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