論文の概要: Contrastive Learning for Enhancing Robust Scene Transfer in Vision-based Agile Flight

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09865v1
• Date: Mon, 18 Sep 2023 15:25:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-19 12:41:40.453837
• Title: Contrastive Learning for Enhancing Robust Scene Transfer in Vision-based Agile Flight
• Title（参考訳）: 視覚ベースのアジャイル飛行におけるロバストなシーン転送強化のためのコントラスト学習
• Authors: Jiaxu Xing, Leonard Bauersfeld, Yunlong Song, Chunwei Xing, Davide Scaramuzza
• Abstract要約: 本研究では、ゼロショットシーン転送と実世界展開を可能にする視覚表現学習のための適応型マルチペアコントラスト学習戦略を提案する。 私たちは、アジャイルでビジョンベースの4倍体飛行のタスクに対して、私たちのアプローチのパフォーマンスを実演します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.728935597793473
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scene transfer for vision-based mobile robotics applications is a highly relevant and challenging problem. The utility of a robot greatly depends on its ability to perform a task in the real world, outside of a well-controlled lab environment. Existing scene transfer end-to-end policy learning approaches often suffer from poor sample efficiency or limited generalization capabilities, making them unsuitable for mobile robotics applications. This work proposes an adaptive multi-pair contrastive learning strategy for visual representation learning that enables zero-shot scene transfer and real-world deployment. Control policies relying on the embedding are able to operate in unseen environments without the need for finetuning in the deployment environment. We demonstrate the performance of our approach on the task of agile, vision-based quadrotor flight. Extensive simulation and real-world experiments demonstrate that our approach successfully generalizes beyond the training domain and outperforms all baselines.
• Abstract（参考訳）: 視覚に基づくモバイルロボティクスアプリケーションのためのシーン転送は、非常に重要で困難な問題である。 ロボットの実用性は、十分に制御された実験室環境以外で、現実世界でタスクを実行する能力に大きく依存する。 既存のシーン転送のエンドツーエンドのポリシー学習アプローチは、しばしばサンプル効率の低下や限定的な一般化能力に悩まされ、モバイルロボティクスアプリケーションには適さない。 本研究では,ゼロショットシーン転送と実世界の展開を可能にする視覚表現学習のための適応型マルチペアコントラスト学習戦略を提案する。 組み込みに依存するコントロールポリシは、デプロイメント環境の微調整を必要とせずに、見えない環境で動作することができる。 私たちは、アジャイルなビジョンベースのクアドロター飛行のタスクにおける我々のアプローチのパフォーマンスをデモします。 大規模なシミュレーションと実世界の実験により,本手法はトレーニング領域を超えて一般化し,全てのベースラインを上回る結果となった。

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