論文の概要: Safe Navigation in Unstructured Environments by Minimizing Uncertainty
in Control and Perception
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14601v1
- Date: Mon, 26 Jun 2023 11:24:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-27 13:55:48.797445
- Title: Safe Navigation in Unstructured Environments by Minimizing Uncertainty
in Control and Perception
- Title（参考訳）: 制御・知覚の不確実性の最小化による非構造環境の安全ナビゲーション
- Authors: Junwon Seo, Jungwi Mun, and Taekyung Kim
- Abstract要約: 制御と知覚の不確実性は、非構造環境における自動運転車のナビゲーションに課題をもたらす。
本稿では,安全かつ信頼性の高いナビゲーションを実現するために,制御と認識の不確実性を最小化するフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.46262127926284
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Uncertainty in control and perception poses challenges for autonomous vehicle
navigation in unstructured environments, leading to navigation failures and
potential vehicle damage. This paper introduces a framework that minimizes
control and perception uncertainty to ensure safe and reliable navigation. The
framework consists of two uncertainty-aware models: a learning-based vehicle
dynamics model and a self-supervised traversability estimation model. We train
a vehicle dynamics model that can quantify the epistemic uncertainty of the
model to perform active exploration, resulting in the efficient collection of
training data and effective avoidance of uncertain state-action spaces. In
addition, we employ meta-learning to train a traversability cost prediction
network. The model can be trained with driving data from a variety of types of
terrain, and it can online-adapt based on interaction experiences to reduce the
aleatoric uncertainty. Integrating the dynamics model and traversability cost
prediction model with a sampling-based model predictive controller allows for
optimizing trajectories that avoid uncertain terrains and state-action spaces.
Experimental results demonstrate that the proposed method reduces uncertainty
in prediction and improves stability in autonomous vehicle navigation in
unstructured environments.
- Abstract（参考訳）: 制御と知覚の不確実性は、非構造環境における自動運転車のナビゲーションに困難をもたらし、ナビゲーション障害と潜在的な車両の損傷を引き起こす。
本稿では,安全かつ信頼性の高いナビゲーションを実現するために,制御と認識の不確実性を最小化するフレームワークを提案する。
このフレームワークは、学習に基づく車両動力学モデルと自己教師付きトラバーサビリティ推定モデルという2つの不確実性認識モデルで構成されている。
我々は,モデルの認識的不確かさを定量化し,アクティブな探索を行う車両動力学モデルを訓練し,効率的な訓練データの収集と不確定な状態動作空間の効果的な回避を実現する。
さらに,トラバーサビリティコスト予測ネットワークのトレーニングにメタラーニングを用いる。
このモデルは、さまざまな種類の地形からデータを駆動することで訓練することができ、相互作用経験に基づいてオンライン適応することで、アレラトリックな不確実性を低減することができる。
ダイナミクスモデルとトラバーサビリティコスト予測モデルをサンプリングベースのモデル予測コントローラに統合することで、不確定な地形や状態動作空間を避ける軌道を最適化することができる。
実験の結果,提案手法は予測の不確実性を低減し,非構造環境における自律走行の安定性を向上させる。
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