論文の概要: Learned Risk Metric Maps for Kinodynamic Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14803v1
• Date: Tue, 28 Feb 2023 17:51:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-01 15:02:31.334995
• Title: Learned Risk Metric Maps for Kinodynamic Systems
• Title（参考訳）: キノダイナミックシステムのための学習リスクメトリックマップ
• Authors: Ross Allen, Wei Xiao, Daniela Rus
• Abstract要約: 本研究では,高次元力学系のコヒーレントリスクメトリクスをリアルタイムに推定するための学習型リスクメトリクスマップを提案する。 LRMMモデルは設計と訓練が簡単で、障害セットの手続き的生成、状態と制御のサンプリング、および関数近似器の教師付きトレーニングのみを必要とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.49871675894546
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Learned Risk Metric Maps (LRMM) for real-time estimation of coherent risk metrics of high dimensional dynamical systems operating in unstructured, partially observed environments. LRMM models are simple to design and train -- requiring only procedural generation of obstacle sets, state and control sampling, and supervised training of a function approximator -- which makes them broadly applicable to arbitrary system dynamics and obstacle sets. In a parallel autonomy setting, we demonstrate the model's ability to rapidly infer collision probabilities of a fast-moving car-like robot driving recklessly in an obstructed environment; allowing the LRMM agent to intervene, take control of the vehicle, and avoid collisions. In this time-critical scenario, we show that LRMMs can evaluate risk metrics 20-100x times faster than alternative safety algorithms based on control barrier functions (CBFs) and Hamilton-Jacobi reachability (HJ-reach), leading to 5-15\% fewer obstacle collisions by the LRMM agent than CBFs and HJ-reach. This performance improvement comes in spite of the fact that the LRMM model only has access to local/partial observation of obstacles, whereas the CBF and HJ-reach agents are granted privileged/global information. We also show that our model can be equally well trained on a 12-dimensional quadrotor system operating in an obstructed indoor environment. The LRMM codebase is provided at https://github.com/mit-drl/pyrmm.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,非構造的,部分的に観察された環境下で動作する高次元力学系のコヒーレントリスクメトリクスをリアルタイムに推定するためのLearted Risk Metric Maps(LRMM)を提案する。 LRMMモデルは、設計と訓練が簡単で、障害物セットの手続き的な生成、状態と制御のサンプリング、関数近似器の教師付きトレーニングしか必要とせず、任意のシステムダイナミクスや障害物セットに広く適用できる。 並列自律運転環境では, 高速走行する車型ロボットの衝突確率を素早く推定するモデルの能力を示し, lrmmエージェントが衝突を回避し, 衝突を回避できることを示す。 本稿では、制御障壁関数(CBF)とハミルトン・ヤコビ到達可能性(HJリーチ)に基づいて、LRMMが代替安全アルゴリズムの20～100倍の速度でリスクメトリクスを評価することを示し、LRMMエージェントによる障害物衝突をCBFやHJリーチよりも5～15倍少なくすることを示した。 この性能改善は、LRMMモデルが障害の局所的・部分的観察のみにしかアクセスできないのに対して、CBFおよびHJ-リーチエージェントは特権的・グローバルな情報を与える。 また, 本モデルは, 遮蔽屋内環境で動作する12次元四重子システム上で等しく訓練できることを示した。 LRMMのコードベースはhttps://github.com/mit-drl/pyrmmにある。

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