論文の概要: NNPP: A Learning-Based Heuristic Model for Accelerating Optimal Path Planning on Uneven Terrain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04792v3
• Date: Thu, 20 Jun 2024 13:35:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-22 08:50:40.504055
• Title: NNPP: A Learning-Based Heuristic Model for Accelerating Optimal Path Planning on Uneven Terrain
• Title（参考訳）: NNPP:不均一地における最適経路計画の高速化のための学習ベースヒューリスティックモデル
• Authors: Yiming Ji, Yang Liu, Guanghu Xie, Boyu Ma, Zongwu Xie, Baoshi Cao,
• Abstract要約: 本稿では,この縮小された検索空間内でのみ最適な経路をAstarのような基礎アルゴリズムで見つけることができるNNPPモデルを提案する。 NNPPモデルは、多くの事前注釈付き最適経路のデモから、スタート地点とゴール地点に関する情報とマップ表現を学習する。 新規地図上での経路計画のテキストカラー化が可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.337162499594818
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Intelligent autonomous path planning is essential for enhancing the exploration efficiency of mobile robots operating in uneven terrains like planetary surfaces and off-road environments.In this paper, we propose the NNPP model for computing the heuristic region, enabling foundation algorithms like Astar to find the optimal path solely within this reduced search space, effectively decreasing the search time. The NNPP model learns semantic information about start and goal locations, as well as map representations, from numerous pre-annotated optimal path demonstrations, and produces a probabilistic distribution over each pixel representing the likelihood of it belonging to an optimal path on the map. More specifically, the paper computes the traversal cost for each grid cell from the slope, roughness and elevation difference obtained from the digital elevation model. Subsequently, the start and goal locations are encoded using a Gaussian distribution and different location encoding parameters are analyzed for their effect on model performance. After training, the NNPP model is able to \textcolor{revision}{accelerate} path planning on novel maps.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,惑星表面やオフロード環境などの不均一な場所で動作している移動ロボットの探索効率を高めるために,インテリジェントな自律経路計画が不可欠である。 NNPPモデルは、多数の事前注釈付き最適経路デモから開始位置とゴール位置のセマンティック情報とマップ表現を学習し、地図上の最適経路に属する可能性を表す画素ごとの確率分布を生成する。 より具体的には、デジタル標高モデルから得られた勾配、粗さ、標高差から各格子セルのトラバースコストを算出する。 その後、ガウス分布を用いて開始位置とゴール位置を符号化し、モデル性能への影響について異なる位置符号化パラメータを解析する。 トレーニング後、NNPPモデルは、新しいマップを計画するtextcolor{revision}{accelerate}パスを作成できる。

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