論文の概要: SHANGUS: Deep Reinforcement Learning Meets Heuristic Optimization for Speedy Frontier-Based Exploration of Autonomous Vehicles in Unknown Spaces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18892v1
- Date: Fri, 26 Jul 2024 17:42:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-29 12:39:55.428300
- Title: SHANGUS: Deep Reinforcement Learning Meets Heuristic Optimization for Speedy Frontier-Based Exploration of Autonomous Vehicles in Unknown Spaces
- Title（参考訳）: SHANGUS: 未知の空間における高速フロンティアに基づく自律走行車探索のためのヒューリスティックな最適化を実現する深層強化学習
- Authors: Seunghyeop Nam, Tuan Anh Nguyen, Eunmi Choi, Dugki Min,
- Abstract要約: SHANGUSは、Deep Reinforcement Learning(DRL)と最適化を組み合わせたフレームワークで、フロンティアベースの探索効率を改善する。
このフレームワークは、産業自動化、自律運転、家庭用ロボット工学、宇宙探査などの分野におけるリアルタイムの自律ナビゲーションに適している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8749305679160366
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper introduces SHANGUS, an advanced framework combining Deep Reinforcement Learning (DRL) with heuristic optimization to improve frontier-based exploration efficiency in unknown environments, particularly for intelligent vehicles in autonomous air services, search and rescue operations, and space exploration robotics. SHANGUS harnesses DRL's adaptability and heuristic prioritization, markedly enhancing exploration efficiency, reducing completion time, and minimizing travel distance. The strategy involves a frontier selection node to identify unexplored areas and a DRL navigation node using the Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) algorithm for robust path planning and dynamic obstacle avoidance. Extensive experiments in ROS2 and Gazebo simulation environments show SHANGUS surpasses representative traditional methods like the Nearest Frontier (NF), Novel Frontier-Based Exploration Algorithm (CFE), and Goal-Driven Autonomous Exploration (GDAE) algorithms, especially in complex scenarios, excelling in completion time, travel distance, and exploration rate. This scalable solution is suitable for real-time autonomous navigation in fields such as industrial automation, autonomous driving, household robotics, and space exploration. Future research will integrate additional sensory inputs and refine heuristic functions to further boost SHANGUS's efficiency and robustness.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,深層強化学習(DRL)とヒューリスティック最適化を組み合わせた高度フレームワークであるSHANGUSを紹介する。
シャングスはDRLの適応性とヒューリスティックな優先順位付けを活用し、探索効率を著しく向上し、完了時間を短縮し、旅行距離を最小化している。
この戦略は、探索されていない領域を識別するフロンティア選択ノードと、ロバストパス計画と動的障害物回避のためのTwin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3)アルゴリズムを用いたDRLナビゲーションノードを含む。
ROS2 と Gazebo のシミュレーション環境での大規模な実験は、SHANGUS がNF (Nearest Frontier) や New Frontier-Based Exploration Algorithm (CFE) や Goal-Driven Self Exploration (GDAE) アルゴリズムなど、特に複雑なシナリオにおいて、特に完了時間、旅行距離、探索速度などにおいて、代表的手法を超越していることを示している。
このスケーラブルなソリューションは、産業自動化、自律運転、家庭用ロボティクス、宇宙探査といった分野におけるリアルタイムの自律ナビゲーションに適している。
将来の研究は、SHANGUSの効率性と堅牢性をさらに向上するために、追加の感覚入力とヒューリスティック機能を統合する予定である。
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