論文の概要: Learning Vision-based Pursuit-Evasion Robot Policies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16185v1
• Date: Wed, 30 Aug 2023 17:59:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-31 12:34:11.019675
• Title: Learning Vision-based Pursuit-Evasion Robot Policies
• Title（参考訳）: 視覚に基づく探索ロボット政策の学習
• Authors: Andrea Bajcsy, Antonio Loquercio, Ashish Kumar, Jitendra Malik
• Abstract要約: 我々は、部分的に観察可能なロボットの監督を生成する完全観測可能なロボットポリシーを開発する。 我々は、RGB-Dカメラを搭載した4足歩行ロボットに、野生での追従回避のインタラクションにポリシーを展開させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.52536214251999
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning strategic robot behavior -- like that required in pursuit-evasion interactions -- under real-world constraints is extremely challenging. It requires exploiting the dynamics of the interaction, and planning through both physical state and latent intent uncertainty. In this paper, we transform this intractable problem into a supervised learning problem, where a fully-observable robot policy generates supervision for a partially-observable one. We find that the quality of the supervision signal for the partially-observable pursuer policy depends on two key factors: the balance of diversity and optimality of the evader's behavior and the strength of the modeling assumptions in the fully-observable policy. We deploy our policy on a physical quadruped robot with an RGB-D camera on pursuit-evasion interactions in the wild. Despite all the challenges, the sensing constraints bring about creativity: the robot is pushed to gather information when uncertain, predict intent from noisy measurements, and anticipate in order to intercept. Project webpage: https://abajcsy.github.io/vision-based-pursuit/
• Abstract（参考訳）: 現実の制約の下で戦略的ロボットの行動(例えば、追従回避の相互作用に必要なもの)を学ぶことは極めて難しい。 相互作用のダイナミクスを活用し、物理的状態と潜在意図の不確実性の両方を通じて計画する必要がある。 本稿では,この難解な問題を教師付き学習問題に変換し,完全観測可能なロボットポリシーが部分的に観測可能なロボットの監督を生成する。 部分的に観測可能な追跡ポリシーの監視信号の品質は,回避者の行動の多様性と最適性のバランスと,完全に観測可能な政策におけるモデリング仮定の強さの2つの重要な要因に依存している。 rgb-dカメラを内蔵した物理的四足歩行ロボットに、野生の追跡・脱出行動に関するポリシーを展開する。 ロボットは不確実な時に情報を集め、ノイズ測定から意図を予測し、傍受するために予測される。 プロジェクトWebページ: https://abajcsy.github.io/vision-based-pursuit/

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