論文の概要: End-to-end Reinforcement Learning for Online Coverage Path Planning in Unknown Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16978v1
• Date: Thu, 29 Jun 2023 14:32:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-30 13:09:38.393468
• Title: End-to-end Reinforcement Learning for Online Coverage Path Planning in Unknown Environments
• Title（参考訳）: 未知環境におけるオンライン被覆経路計画のためのエンドツーエンド強化学習
• Authors: Arvi Jonnarth, Jie Zhao, Michael Felsberg
• Abstract要約: 被覆経路計画は、与えられた制限領域の自由空間全体をカバーする最も短い経路を見つける問題である。 本研究では、連続状態と行動空間におけるエンドツーエンドの強化学習に基づくアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.602744702707234
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Coverage path planning is the problem of finding the shortest path that covers the entire free space of a given confined area, with applications ranging from robotic lawn mowing and vacuum cleaning, to demining and search-and-rescue tasks. While offline methods can find provably complete, and in some cases optimal, paths for known environments, their value is limited in online scenarios where the environment is not known beforehand, especially in the presence of non-static obstacles. We propose an end-to-end reinforcement learning-based approach in continuous state and action space, for the online coverage path planning problem that can handle unknown environments. We construct the observation space from both global maps and local sensory inputs, allowing the agent to plan a long-term path, and simultaneously act on short-term obstacle detections. To account for large-scale environments, we propose to use a multi-scale map input representation. Furthermore, we propose a novel total variation reward term for eliminating thin strips of uncovered space in the learned path. To validate the effectiveness of our approach, we perform extensive experiments in simulation with a distance sensor, surpassing the performance of a recent reinforcement learning-based approach.
• Abstract（参考訳）: カバレッジパスプランニングは、与えられた制限領域のフリースペース全体をカバーする最短経路を見つけるための問題であり、ロボット芝刈りや掃除機、デミングや検索・検索といった応用がある。 オフラインメソッドは、確実に完了し、場合によっては、既知の環境に最適なパスを見つけることができるが、その価値は、環境が事前に知られていないオンラインシナリオ、特に静的な障害が存在する場合に限定される。 本研究では、未知環境に対処可能なオンラインカバレッジパス計画問題に対して、連続状態と行動空間におけるエンドツーエンド強化学習に基づくアプローチを提案する。 我々は,グローバルマップと局所感覚入力の両方から観測空間を構築し,エージェントが長期経路を計画できるようにし,同時に短期的障害物検出を行う。 大規模環境を考慮したマルチスケールマップ入力表現を提案する。 さらに,学習経路における露光空間の薄片を除去するための,新しい総変動報酬項を提案する。 提案手法の有効性を検証するため,最近の強化学習に基づく手法の性能を上回って,距離センサを用いたシミュレーション実験を行った。

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