論文の概要: Comparison of Model-Free and Model-Based Learning-Informed Planning for PointGoal Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08801v1
• Date: Sat, 17 Dec 2022 05:23:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 18:35:41.456711
• Title: Comparison of Model-Free and Model-Based Learning-Informed Planning for PointGoal Navigation
• Title（参考訳）: ポイントゴールナビゲーションにおけるモデルフリーとモデルベース学習インフォームドプランニングの比較
• Authors: Yimeng Li, Arnab Debnath, Gregory J. Stein, and Jana Kosecka
• Abstract要約: 我々は,最先端のDeep Reinforcement Learningに基づくアプローチと,ポイントゴールナビゲーション問題に対する部分観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)の定式化を比較した。 私たちは、SOTA DD-PPOアプローチよりも若干パフォーマンスが劣るが、データが少ないことを示しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.797100163772482
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years several learning approaches to point goal navigation in previously unseen environments have been proposed. They vary in the representations of the environments, problem decomposition, and experimental evaluation. In this work, we compare the state-of-the-art Deep Reinforcement Learning based approaches with Partially Observable Markov Decision Process (POMDP) formulation of the point goal navigation problem. We adapt the (POMDP) sub-goal framework proposed by [1] and modify the component that estimates frontier properties by using partial semantic maps of indoor scenes built from images' semantic segmentation. In addition to the well-known completeness of the model-based approach, we demonstrate that it is robust and efficient in that it leverages informative, learned properties of the frontiers compared to an optimistic frontier-based planner. We also demonstrate its data efficiency compared to the end-to-end deep reinforcement learning approaches. We compare our results against an optimistic planner, ANS and DD-PPO on Matterport3D dataset using the Habitat Simulator. We show comparable, though slightly worse performance than the SOTA DD-PPO approach, yet with far fewer data.
• Abstract（参考訳）: 近年,未確認環境におけるゴールナビゲーションを指差す学習手法が提案されている。 それらは環境の表現、問題分解、実験的な評価によって異なる。 本研究では,最先端のDeep Reinforcement Learningに基づくアプローチと,ポイントゴールナビゲーション問題に対する部分観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)を比較した。 本稿では,画像のセマンティックセグメンテーションから構築した屋内シーンのセマンティックマップを用いて,フロンティア特性を推定するコンポーネントを[1]で提案したサブゴールフレームワーク(POMDP)に適応させる。 モデルベースアプローチの周知の完全性に加えて、フロンティアの有益で学習された特性を楽観的なフロンティアベースのプランナーと比較して活用する上で、堅牢で効率的であることを実証する。 また,エンド・ツー・エンドの深層強化学習手法と比較して,そのデータ効率を示す。 本研究では,Habitat Simulator を用いた Matterport3D データセット上で,楽観的なプランナーである ANS と DD-PPO を比較した。 我々は、SOTA DD-PPOアプローチよりも若干パフォーマンスが劣るが、データが少ないことを示す。

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