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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14183v2
• Date: Sun, 28 Sep 2025 16:25:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:18.692411
• 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,ロボットナビゲーションと各種エージェントや障害物とのインタラクションを改善するための,新しい深層強化学習手法を提案する。 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確保する。 ロボットに近づいたり、異なる物体と衝突したりすることを罰する新たな報酬関数を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Efficient navigation in dynamic environments is crucial for autonomous robots interacting with moving agents and static obstacles. We present a novel deep reinforcement learning approach that improves robot navigation and interaction with different types of agents and obstacles based on specific safety requirements. Our 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 being close to or colliding with different entities such as adults, bicyclists, children, and static obstacles, while also encouraging the robot's progress toward the goal. We propose an optimized algorithm that significantly accelerates the training, validation, and testing phases, enabling efficient learning in complex environments. Comprehensive experiments demonstrate that our approach consistently outperforms state-of-the-art navigation and collision avoidance methods.
• Abstract（参考訳）: 動的環境における効率的なナビゲーションは、移動エージェントや静的障害物と対話する自律ロボットにとって不可欠である。 本稿では,ロボットのナビゲーションと,特定の安全要件に基づいて,異なる種類のエージェントや障害物とのインタラクションを改善するための,新しい強化学習手法を提案する。 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確保する。 我々は,ロボットが目標に向かって進むことを奨励しながら,大人や自転車,子供,静的障害物など,さまざまな物体に近づいたり,衝突したりするために,ロボットをペナルティ化する新たな報酬関数を導入する。 本稿では,複雑な環境下での効率的な学習を実現するため,トレーニング,検証,テストのフェーズを大幅に高速化する最適化アルゴリズムを提案する。 総合的な実験により、我々のアプローチは最先端の航法と衝突回避法を一貫して上回っていることが示された。

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