論文の概要: TopoNav: Topological Navigation for Efficient Exploration in Sparse Reward Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04061v3
• Date: Tue, 22 Oct 2024 02:31:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:24:17.448068
• Title: TopoNav: Topological Navigation for Efficient Exploration in Sparse Reward Environments
• Title（参考訳）: TopoNav:スパース・リワード環境における効率的な探索のためのトポロジカルナビゲーション
• Authors: Jumman Hossain, Abu-Zaher Faridee, Nirmalya Roy, Jade Freeman, Timothy Gregory, Theron T. Trout,
• Abstract要約: TopoNavは、スパース・リワード設定における効率的な目標指向の探索とナビゲーションのための新しいフレームワークである。 TopoNavは環境のトポロジカルマップを動的に構築し、主要な場所と経路をキャプチャする。 本研究では,Clearpath Jackalロボットを用いて,シミュレーションと実世界のオフロード環境におけるTopoNavの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6597195879147555
• License:
• Abstract: Autonomous robots exploring unknown environments face a significant challenge: navigating effectively without prior maps and with limited external feedback. This challenge intensifies in sparse reward environments, where traditional exploration techniques often fail. In this paper, we present TopoNav, a novel topological navigation framework that integrates active mapping, hierarchical reinforcement learning, and intrinsic motivation to enable efficient goal-oriented exploration and navigation in sparse-reward settings. TopoNav dynamically constructs a topological map of the environment, capturing key locations and pathways. A two-level hierarchical policy architecture, comprising a high-level graph traversal policy and low-level motion control policies, enables effective navigation and obstacle avoidance while maintaining focus on the overall goal. Additionally, TopoNav incorporates intrinsic motivation to guide exploration toward relevant regions and frontier nodes in the topological map, addressing the challenges of sparse extrinsic rewards. We evaluate TopoNav both in the simulated and real-world off-road environments using a Clearpath Jackal robot, across three challenging navigation scenarios: goal-reaching, feature-based navigation, and navigation in complex terrains. We observe an increase in exploration coverage by 7- 20%, in success rates by 9-19%, and reductions in navigation times by 15-36% across various scenarios, compared to state-of-the-art methods
• Abstract（参考訳）: 未知の環境を探索する自律ロボットは重要な課題に直面している。 この課題は、伝統的な探査技術がしばしば失敗するスパース報酬環境を強化する。 本稿では,アクティブマッピング,階層的強化学習,本質的なモチベーションを統合した新しいトポロジカルナビゲーションフレームワークであるTopoNavについて述べる。 TopoNavは環境のトポロジカルマップを動的に構築し、主要な場所と経路をキャプチャする。 高レベルのグラフトラバースポリシと低レベルのモーションコントロールポリシで構成される2階層型ポリシーアーキテクチャは、全体的な目標に焦点を合わせながら、効果的なナビゲーションと障害物回避を可能にする。 さらにTopoNavは、トポロジカルマップ内の関連領域やフロンティアノードへの探索をガイドする本質的なモチベーションを取り入れており、スパース外部報酬の課題に対処している。 TopoNavをClearpath Jackalロボットを用いてシミュレーションと現実世界のオフロード環境の両方で評価し、複雑な地形における目標到達、機能ベースのナビゲーション、ナビゲーションという3つの困難なナビゲーションシナリオについて検討した。 調査対象範囲が7～20%増加し、成功率9～19%、航法時間が15～36%減少するのを、最先端の手法と比較して観察した。

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