論文の概要: Transformable Gaussian Reward Function for Socially-Aware Navigation with Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14569v2
• Date: Thu, 6 Jun 2024 13:41:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 21:12:20.187027
• Title: Transformable Gaussian Reward Function for Socially-Aware Navigation with Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深い強化学習を伴う社会認識ナビゲーションのための変換可能なガウス逆流関数
• Authors: Jinyeob Kim, Sumin Kang, Sungwoo Yang, Beomjoon Kim, Jargalbaatar Yura, Donghan Kim,
• Abstract要約: 変形型ガウス報酬関数(TGRF)を導入する。 TGRFは、ハイパーパラメータチューニングの負担を大幅に軽減し、様々な報酬関数をまたいだ表示を行い、学習速度の高速化を示す。 我々は,TGRFの概念的背景,特徴,実験,実世界の応用を明らかにするセクションを通じて,TGRFを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3678186122765934
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Robot navigation has transitioned from prioritizing obstacle avoidance to adopting socially aware navigation strategies that accommodate human presence. As a result, the recognition of socially aware navigation within dynamic human-centric environments has gained prominence in the field of robotics. Although reinforcement learning technique has fostered the advancement of socially aware navigation, defining appropriate reward functions, especially in congested environments, has posed a significant challenge. These rewards, crucial in guiding robot actions, demand intricate human-crafted design due to their complex nature and inability to be automatically set. The multitude of manually designed rewards poses issues with hyperparameter redundancy, imbalance, and inadequate representation of unique object characteristics. To address these challenges, we introduce a transformable gaussian reward function (TGRF). The TGRF significantly reduces the burden of hyperparameter tuning, displays adaptability across various reward functions, and demonstrates accelerated learning rates, particularly excelling in crowded environments utilizing deep reinforcement learning (DRL). We introduce and validate TGRF through sections highlighting its conceptual background, characteristics, experiments, and real-world application, paving the way for a more effective and adaptable approach in robotics.The complete source code is available on https://github.com/JinnnK/TGRF
• Abstract（参考訳）: ロボットナビゲーションは、障害物回避の優先順位付けから、人間の存在に対応する社会的に認識されたナビゲーション戦略へと移行した。 その結果、動的人間中心環境における社会的に意識されたナビゲーションの認識は、ロボット工学の分野で注目されている。 強化学習技術は、社会的に意識されたナビゲーションの進歩を促進してきたが、特に密集した環境では、適切な報酬関数を定義することが大きな課題となっている。 これらの報酬は、ロボットの動きを導くのに不可欠であり、複雑な性質と自動設定できないため、複雑な人造デザインを要求する。 手動で設計された報酬の多さは、ハイパーパラメータ冗長性、不均衡、およびユニークなオブジェクト特性の不十分な表現の問題を引き起こす。 これらの課題に対処するために、変換可能なガウス報酬関数(TGRF)を導入する。 TGRFは、ハイパーパラメータチューニングの負担を大幅に軽減し、様々な報酬関数に対する適応性を示し、特に深層強化学習(DRL)を利用した混在環境において、学習速度の加速を示す。 我々は、TGRFの概念的背景、特徴、実験、実世界の応用を強調し、ロボット工学におけるより効果的で適応可能なアプローチの道を開いたセクションを通じて、TGRFを紹介し、検証する。

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