論文の概要: NeuPAN: Direct Point Robot Navigation with End-to-End Model-based Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06828v3
• Date: Tue, 11 Feb 2025 15:47:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:03:38.818084
• Title: NeuPAN: Direct Point Robot Navigation with End-to-End Model-based Learning
• Title（参考訳）: NeuPAN: エンド・ツー・エンドモデル学習によるダイレクトポイントロボットナビゲーション
• Authors: Ruihua Han, Shuai Wang, Shuaijun Wang, Zeqing Zhang, Jianjun Chen, Shijie Lin, Chengyang Li, Chengzhong Xu, Yonina C. Eldar, Qi Hao, Jia Pan,
• Abstract要約: 乱雑で未知の環境で非ホロノミックロボットをナビゲートするには、リアルタイム衝突回避のための正確な認識と正確な動きが必要である。 本稿では, リアルタイム, 高精度, 地図のない, 展開が容易で, 環境によらないロボットモーションプランナであるNeuPANについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.53972459080437
• License:
• Abstract: Navigating a nonholonomic robot in a cluttered, unknown environment requires accurate perception and precise motion control for real-time collision avoidance. This paper presents NeuPAN: a real-time, highly accurate, map-free, easy-to-deploy, and environment-invariant robot motion planner. Leveraging a tightly coupled perception-to-control framework, NeuPAN has two key innovations compared to existing approaches: 1) it directly maps raw point cloud data to a latent distance feature space for collision-free motion generation, avoiding error propagation from the perception to control pipeline; 2) it is interpretable from an end-to-end model-based learning perspective. The crux of NeuPAN is solving an end-to-end mathematical model with numerous point-level constraints using a plug-and-play (PnP) proximal alternating-minimization network (PAN), incorporating neurons in the loop. This allows NeuPAN to generate real-time, physically interpretable motions. It seamlessly integrates data and knowledge engines, and its network parameters can be fine-tuned via backpropagation. We evaluate NeuPAN on a ground mobile robot, a wheel-legged robot, and an autonomous vehicle, in extensive simulated and real-world environments. Results demonstrate that NeuPAN outperforms existing baselines in terms of accuracy, efficiency, robustness, and generalization capabilities across various environments, including the cluttered sandbox, office, corridor, and parking lot. We show that NeuPAN works well in unknown and unstructured environments with arbitrarily shaped objects, transforming impassable paths into passable ones.
• Abstract（参考訳）: 乱雑で未知の環境で非ホロノミックロボットをナビゲートするには、リアルタイム衝突回避のための正確な認識と正確な動き制御が必要である。 本稿では, リアルタイム, 高精度, 地図のない, 展開が容易で, 環境によらないロボットモーションプランナであるNeuPANについて述べる。 NeuPANは密結合の知覚制御フレームワークを活用し、既存のアプローチと比較して2つの重要なイノベーションを持っている。 1) 生の点雲データを遅延距離特徴空間に直接マッピングし, 衝突のない運動生成を行い, 知覚から制御パイプラインへの誤差伝播を回避する。 2)エンド・ツー・エンドのモデルベース学習の観点から解釈できる。 NeuPANの要点は、プラグイン・アンド・プレイ(PnP)近位交互最小化ネットワーク(PAN)を用いて、ループにニューロンを組み込んだ、多数の点レベルの制約を持つエンドツーエンドの数学的モデルを解くことである。 これにより、NeuPANはリアルタイムで物理的に解釈可能なモーションを生成することができる。 データとナレッジエンジンをシームレスに統合し、バックプロパゲーションによってネットワークパラメータを微調整することができる。 地上移動ロボット,車輪脚ロボット,自律走行車上でのNeuPANのシミュレーションおよび実環境における評価を行った。 以上の結果から,NuPANは,散在する砂場,オフィス,廊下,駐車場など,様々な環境において,精度,効率,堅牢性,一般化能力において,既存のベースラインを上回っていることが示された。 我々は、NeuPANが任意の形状の物体で未知の非構造環境でうまく機能し、不必要な経路を通過可能な経路に変換することを示す。

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