論文の概要: Robot Navigation with Entity-Based Collision Avoidance using Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14183v1
• Date: Mon, 26 Aug 2024 11:16:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-27 14:13:24.773389
• Title: Robot Navigation with Entity-Based Collision Avoidance using Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深層強化学習を用いたエンティティベース衝突回避ロボットナビゲーション
• Authors: Yury Kolomeytsev, Dmitry Golembiovsky,
• Abstract要約: 本稿では,ロボットのさまざまなエージェントや障害物との相互作用を高める新しい手法を提案する。 このアプローチでは、エンティティタイプに関する情報を使用し、衝突回避を改善し、より安全なナビゲーションを保証する。 本研究では,大人,自転車乗り,子供,静的障害物など,さまざまな物体との衝突に対してロボットをペナルティ化する新たな報酬関数を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Efficient navigation in dynamic environments is crucial for autonomous robots interacting with various environmental entities, including both moving agents and static obstacles. In this study, we present a novel methodology that enhances the robot's interaction with different types of agents and obstacles based on specific safety requirements. This approach uses information about the entity types, improving collision avoidance and ensuring safer navigation. We introduce a new reward function that penalizes the robot for collisions with different entities such as adults, bicyclists, children, and static obstacles, and additionally encourages the robot's proximity to the goal. It also penalizes the robot for being close to entities, and the safe distance also depends on the entity type. Additionally, we propose an optimized algorithm for training and testing, which significantly accelerates train, validation, and test steps and enables training in complex environments. Comprehensive experiments conducted using simulation demonstrate that our approach consistently outperforms conventional navigation and collision avoidance methods, including state-of-the-art techniques. To sum up, this work contributes to enhancing the safety and efficiency of navigation systems for autonomous robots in dynamic, crowded environments.
• Abstract（参考訳）: 動的環境における効率的なナビゲーションは、移動エージェントと静的障害物の両方を含む様々な環境エンティティと対話する自律ロボットにとって不可欠である。 本研究では,特定の安全要件に基づいて,ロボットと異なる種類のエージェントや障害物との相互作用を強化する手法を提案する。 このアプローチでは、エンティティタイプに関する情報を使用し、衝突回避を改善し、より安全なナビゲーションを保証する。 我々は,大人,自転車,子供,静的障害物など,さまざまな物体と衝突するロボットに対して,新たな報酬関数を導入するとともに,ロボットが目標に近づくことを奨励する。 また、ロボットが物体に近いことを罰し、安全な距離は実体の種類にも依存する。 さらに、トレーニングとテストのための最適化アルゴリズムを提案する。これは、トレーニング、検証、テストのステップを大幅に加速し、複雑な環境でのトレーニングを可能にする。 シミュレーションを用いて実施した総合実験により,従来の航法や衝突回避手法よりも一貫した性能を発揮した。 まとめると、この研究は、動的で混み合った環境で自律ロボットのナビゲーションシステムの安全性と効率を高めることに寄与する。

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