論文の概要: Deep Reinforcement Learning with Enhanced PPO for Safe Mobile Robot Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16266v1
• Date: Sat, 25 May 2024 15:08:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-28 22:17:06.182343
• Title: Deep Reinforcement Learning with Enhanced PPO for Safe Mobile Robot Navigation
• Title（参考訳）: 安全移動ロボットナビゲーションのための強化PPOによる深層強化学習
• Authors: Hamid Taheri, Seyed Rasoul Hosseini,
• Abstract要約: 本研究では,複雑な環境下での自律走行のための移動ロボットの訓練における深層強化学習の適用について検討する。 このロボットは、LiDARセンサデータとディープニューラルネットワークを用いて、障害物を回避しつつ、特定の目標に向かって誘導する制御信号を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7366405857677227
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Collision-free motion is essential for mobile robots. Most approaches to collision-free and efficient navigation with wheeled robots require parameter tuning by experts to obtain good navigation behavior. This study investigates the application of deep reinforcement learning to train a mobile robot for autonomous navigation in a complex environment. The robot utilizes LiDAR sensor data and a deep neural network to generate control signals guiding it toward a specified target while avoiding obstacles. We employ two reinforcement learning algorithms in the Gazebo simulation environment: Deep Deterministic Policy Gradient and proximal policy optimization. The study introduces an enhanced neural network structure in the Proximal Policy Optimization algorithm to boost performance, accompanied by a well-designed reward function to improve algorithm efficacy. Experimental results conducted in both obstacle and obstacle-free environments underscore the effectiveness of the proposed approach. This research significantly contributes to the advancement of autonomous robotics in complex environments through the application of deep reinforcement learning.
• Abstract（参考訳）: 移動ロボットには衝突のない運動が不可欠である。 車輪付きロボットによる衝突のない効率的なナビゲーションには、優れたナビゲーション動作を得るためには、専門家によるパラメータチューニングが必要である。 本研究では,複雑な環境下での自律走行のための移動ロボットの訓練における深層強化学習の適用について検討する。 このロボットは、LiDARセンサデータとディープニューラルネットワークを用いて、障害物を回避しつつ、特定の目標に向かって誘導する制御信号を生成する。 本稿では,ガゼボシミュレーション環境における2つの強化学習アルゴリズム(Deep Deterministic Policy Gradient)と近似ポリシ最適化(proximal Policy Optimization)を採用する。 この研究は、アルゴリズムの有効性を改善するために、よく設計された報酬関数を伴って、性能を向上させるために、プロキシポリシー最適化アルゴリズムに強化されたニューラルネットワーク構造を導入している。 障害物のない環境と障害物のない環境の両方で実施した実験結果は,提案手法の有効性を裏付けるものである。 この研究は、深層強化学習の応用を通じて、複雑な環境における自律ロボット技術の進歩に大きく貢献する。

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