論文の概要: MIRACLE: Inverse Reinforcement and Curriculum Learning Model for Human-inspired Mobile Robot Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03651v2
• Date: Thu, 7 Dec 2023 02:26:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-08 11:24:08.565661
• Title: MIRACLE: Inverse Reinforcement and Curriculum Learning Model for Human-inspired Mobile Robot Navigation
• Title（参考訳）: MIRACLE:人間に触発された移動ロボットナビゲーションのための逆強化とカリキュラム学習モデル
• Authors: Nihal Gunukula, Kshitij Tiwari, Aniket Bera
• Abstract要約: 緊急のシナリオでは、移動ロボットは人間のようにナビゲートし、最初の応答者と干渉することなく、潜在的な犠牲者を素早く見つけ出す刺激を解釈しなければならない。 我々は、ゲーミフィケーション学習を用いて刺激駆動型人間のナビゲーションデータを収集するソリューション、MIRACLEを提案する。 このデータは、Deep Inverseの最大エントロピー強化学習モデルをトレーニングするために使用され、実証者の能力への依存を減らす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.824617183645291
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In emergency scenarios, mobile robots must navigate like humans, interpreting stimuli to locate potential victims rapidly without interfering with first responders. Existing socially-aware navigation algorithms face computational and adaptability challenges. To overcome these, we propose a solution, MIRACLE -- an inverse reinforcement and curriculum learning model, that employs gamified learning to gather stimuli-driven human navigational data. This data is then used to train a Deep Inverse Maximum Entropy Reinforcement Learning model, reducing reliance on demonstrator abilities. Testing reveals a low loss of 2.7717 within a 400-sized environment, signifying human-like response replication. Current databases lack comprehensive stimuli-driven data, necessitating our approach. By doing so, we enable robots to navigate emergency situations with human-like perception, enhancing their life-saving capabilities.
• Abstract（参考訳）: 緊急時、移動ロボットは人間のように移動し、最初の応答者と干渉することなく、潜在的な犠牲者を素早く見つけるために刺激を解釈しなければならない。 既存のソーシャルアウェアナビゲーションアルゴリズムは、計算と適応性の課題に直面している。 そこで本研究では,ゲーミフィケーション学習を用いて刺激駆動型ナビゲーションデータを集める逆強化学習モデルであるMIRACLEを提案する。 このデータは、逆最大エントロピー強化学習モデルのトレーニングに使用され、デモストラクタ能力への依存を減らす。 テストでは400サイズの環境で2.7717の損失が低く、人間のような反応の複製を示す。 現在のデータベースには包括的な刺激駆動データがなく、アプローチを必要としています。 そうすることで、ロボットは人間のような感覚で緊急事態をナビゲートし、救命能力を高めることができる。

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