論文の概要: Generalizable Wireless Navigation through Physics-Informed Reinforcement Learning in Wireless Digital Twin

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06766v1
• Date: Sun, 11 Jun 2023 20:33:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 16:45:31.894207
• Title: Generalizable Wireless Navigation through Physics-Informed Reinforcement Learning in Wireless Digital Twin
• Title（参考訳）: 物理形強化学習による無線ディジタル双生児の汎用無線ナビゲーション
• Authors: Mingsheng Yin, Tao Li, Haozhe Lei, Yaqi Hu, Sundeep Rangan, and Quanyan Zhu
• Abstract要約: 本研究は,ワイヤレス屋内ナビゲーションのための物理インフォームド強化学習(PIRL)を提案する。 PIRLは、一般化性と性能の観点から、標準RLと純粋に物理ベースのソリューションの両方で著しく優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.939138295610746
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The growing focus on indoor robot navigation utilizing wireless signals has stemmed from the capability of these signals to capture high-resolution angular and temporal measurements. However, employing end-to-end generic reinforcement learning (RL) for wireless indoor navigation (WIN) in initially unknown environments remains a significant challenge, due to its limited generalization ability and poor sample efficiency. At the same time, purely model-based solutions, based on radio frequency propagation, are simple and generalizable, but unable to find optimal decisions in complex environments. This work proposes a novel physics-informed RL (PIRL) were a standard distance-to-target-based cost along with physics-informed terms on the optimal trajectory. The proposed PIRL is evaluated using a wireless digital twin (WDT) built upon simulations of a large class of indoor environments from the AI Habitat dataset augmented with electromagnetic radiation (EM) simulation for wireless signals. It is shown that the PIRL significantly outperforms both standard RL and purely physics-based solutions in terms of generalizability and performance. Furthermore, the resulting PIRL policy is explainable in that it is empirically consistent with the physics heuristic.
• Abstract（参考訳）: 無線信号を利用した屋内ロボットナビゲーションへの注目の高まりは、これらの信号が高分解能の角・時間計測を捉える能力に起因している。 しかし,無線屋内ナビゲーション(WIN)にエンドツーエンドの汎用強化学習(RL)を採用することは,一般化能力の限界とサンプル効率の低下から,まだ大きな課題である。 同時に、無線周波数伝搬に基づく純粋にモデルベースのソリューションは単純で一般化可能であるが、複雑な環境で最適な決定を見出すことはできない。 本研究は, 最適軌道に関する物理インフォームド項とともに, 目標間距離に基づく標準コストである新しい物理インフォームドrl(pirl)を提案する。 提案したPIRLは、電磁放射(EM)シミュレーションを付加したAI Habitatデータセットから、屋内環境の大規模なシミュレーションに基づいて構築された無線デジタルツイン(WDT)を用いて評価される。 PIRLは、一般化性と性能の観点から、標準RLと純粋に物理ベースのソリューションの両方で著しく優れていた。 さらに、結果のPIRLポリシーは、物理ヒューリスティックと経験的に一致していると説明できる。

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