論文の概要: Context-Conditional Navigation with a Learning-Based Terrain- and Robot-Aware Dynamics Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09206v3
- Date: Sat, 05 Oct 2024 06:20:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-08 13:09:37.831326
- Title: Context-Conditional Navigation with a Learning-Based Terrain- and Robot-Aware Dynamics Model
- Title（参考訳）: 学習型測地・ロボット認識ダイナミクスモデルを用いたコンテキストコンディションナビゲーション
- Authors: Suresh Guttikonda, Jan Achterhold, Haolong Li, Joschka Boedecker, Joerg Stueckler,
- Abstract要約: 我々は,TRADYNと呼ばれる新しい確率的,地形的,ロボット対応のフォワードダイナミクスモデルを開発した。
本研究では,一輪式ロボットと空間的に異なる摩擦係数を持つ異なる地形配置を備えた2次元ナビゲーション環境において,本手法の評価を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.800678688260081
- License:
- Abstract: In autonomous navigation settings, several quantities can be subject to variations. Terrain properties such as friction coefficients may vary over time depending on the location of the robot. Also, the dynamics of the robot may change due to, e.g., different payloads, changing the system's mass, or wear and tear, changing actuator gains or joint friction. An autonomous agent should thus be able to adapt to such variations. In this paper, we develop a novel probabilistic, terrain- and robot-aware forward dynamics model, termed TRADYN, which is able to adapt to the above-mentioned variations. It builds on recent advances in meta-learning forward dynamics models based on Neural Processes. We evaluate our method in a simulated 2D navigation setting with a unicycle-like robot and different terrain layouts with spatially varying friction coefficients. In our experiments, the proposed model exhibits lower prediction error for the task of long-horizon trajectory prediction, compared to non-adaptive ablation models. We also evaluate our model on the downstream task of navigation planning, which demonstrates improved performance in planning control-efficient paths by taking robot and terrain properties into account.
- Abstract（参考訳）: 自律的なナビゲーション設定では、いくつかの量にはバリエーションがある。
摩擦係数のような地形特性は、ロボットの位置によって時間とともに変化する可能性がある。
また、ロボットのダイナミクスは、例えば、異なるペイロード、システムの質量の変化、摩耗と損傷、アクチュエータの利得の変化、関節摩擦によって変化する可能性がある。
したがって、自律的なエージェントはそのようなバリエーションに適応できるはずである。
本稿では,その変動に適応できる新しい確率的,地形的,ロボット対応のフォワードダイナミクスモデルであるTRADYNを開発する。
ニューラルプロセスに基づいたメタラーニングフォワードダイナミクスモデルの最近の進歩の上に構築されている。
本研究では,一輪式ロボットと空間的に異なる摩擦係数を持つ異なる地形配置を備えた2次元ナビゲーション環境において,本手法の評価を行った。
本実験では,非適応的アブレーションモデルと比較して,長距離軌道予測のタスクに対する予測誤差が低いことを示した。
また,ナビゲーション計画の下流作業において,ロボットと地形特性を考慮に入れた制御効率の高い経路を計画する際の性能向上を示すモデルについても検討した。
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