論文の概要: Research on Autonomous Robots Navigation based on Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02539v3
• Date: Wed, 14 Aug 2024 04:49:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-15 17:36:35.206244
• Title: Research on Autonomous Robots Navigation based on Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習に基づく自律ロボットナビゲーションに関する研究
• Authors: Zixiang Wang, Hao Yan, Yining Wang, Zhengjia Xu, Zhuoyue Wang, Zhizhong Wu,
• Abstract要約: 我々は、経路計画と意思決定プロセスを最適化するために、Deep Q Network (DQN) と Proximal Policy Optimization (PPO) モデルを使用します。 様々な複雑なシナリオにおいて,これらのモデルの有効性とロバスト性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.559881645869632
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning continuously optimizes decision-making based on real-time feedback reward signals through continuous interaction with the environment, demonstrating strong adaptive and self-learning capabilities. In recent years, it has become one of the key methods to achieve autonomous navigation of robots. In this work, an autonomous robot navigation method based on reinforcement learning is introduced. We use the Deep Q Network (DQN) and Proximal Policy Optimization (PPO) models to optimize the path planning and decision-making process through the continuous interaction between the robot and the environment, and the reward signals with real-time feedback. By combining the Q-value function with the deep neural network, deep Q network can handle high-dimensional state space, so as to realize path planning in complex environments. Proximal policy optimization is a strategy gradient-based method, which enables robots to explore and utilize environmental information more efficiently by optimizing policy functions. These methods not only improve the robot's navigation ability in the unknown environment, but also enhance its adaptive and self-learning capabilities. Through multiple training and simulation experiments, we have verified the effectiveness and robustness of these models in various complex scenarios.
• Abstract（参考訳）: 強化学習は、環境との継続的な相互作用を通じてリアルタイムフィードバック報酬信号に基づいて意思決定を継続的に最適化し、適応性と自己学習能力を示す。 近年,ロボットの自律的なナビゲーションを実現するための重要な手法の1つとなっている。 本研究では,強化学習に基づく自律型ロボットナビゲーション手法を提案する。 本稿では,DQNとPPOモデルを用いて,ロボットと環境の継続的な相互作用による経路計画と意思決定プロセスの最適化と,リアルタイムフィードバックによる報酬信号について述べる。 Q値関数とディープニューラルネットワークを組み合わせることで、ディープQネットワークは高次元の状態空間を処理し、複雑な環境で経路計画を実現することができる。 ポリシー関数を最適化することで、ロボットが環境情報をより効率的に探索・活用できる戦略勾配に基づく手法である。 これらの方法は、未知の環境におけるロボットのナビゲーション能力を改善するだけでなく、適応性と自己学習能力を向上させる。 複数のトレーニングとシミュレーション実験を通じて,これらのモデルの有効性とロバスト性を様々な複雑なシナリオで検証した。

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