論文の概要: Learning Robotic Navigation from Experience: Principles, Methods, and Recent Results

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06759v1
• Date: Tue, 13 Dec 2022 17:41:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-14 14:08:54.276048
• Title: Learning Robotic Navigation from Experience: Principles, Methods, and Recent Results
• Title（参考訳）: 経験からロボットナビゲーションを学ぶ:原理,方法,最近の成果
• Authors: Sergey Levine, Dhruv Shah
• Abstract要約: 現実世界のナビゲーションは、単純な幾何学的抽象化に反する複雑な物理的課題の集合を示す。 機械学習は、幾何学や従来の計画を超えた、有望な方法を提供する。 本稿では,ロボットナビゲーションスキルを実験的に学習するツールキットについて紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.60414567852536
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Navigation is one of the most heavily studied problems in robotics, and is conventionally approached as a geometric mapping and planning problem. However, real-world navigation presents a complex set of physical challenges that defies simple geometric abstractions. Machine learning offers a promising way to go beyond geometry and conventional planning, allowing for navigational systems that make decisions based on actual prior experience. Such systems can reason about traversability in ways that go beyond geometry, accounting for the physical outcomes of their actions and exploiting patterns in real-world environments. They can also improve as more data is collected, potentially providing a powerful network effect. In this article, we present a general toolkit for experiential learning of robotic navigation skills that unifies several recent approaches, describe the underlying design principles, summarize experimental results from several of our recent papers, and discuss open problems and directions for future work.
• Abstract（参考訳）: ナビゲーションはロボット工学において最もよく研究されている問題の1つであり、従来の幾何学的マッピングと計画の問題としてアプローチされている。 しかし、現実世界のナビゲーションは、単純な幾何学的抽象化に反する複雑な物理的課題の集合を示す。 機械学習は、幾何学や従来の計画を超える有望な方法を提供し、実際の事前経験に基づいて意思決定を行うナビゲーションシステムを可能にする。 このようなシステムは、幾何学を越えて、行動の物理的結果や現実世界の環境でのパターンの利用を考慮しながら、トラバーサビリティを推論することができる。 また、より多くのデータが収集されると改善でき、強力なネットワーク効果をもたらす可能性がある。 本稿では,ロボットナビゲーション技術の実験的学習ツールについて紹介し,近年のアプローチを統一し,基礎となる設計原則を説明し,最近の論文から実験結果を要約し,今後の課題と方向性について議論する。

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