論文の概要: Fast End-to-End Generation of Belief Space Paths for Minimum Sensing Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12902v1
• Date: Thu, 19 Sep 2024 16:49:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 12:59:09.663346
• Title: Fast End-to-End Generation of Belief Space Paths for Minimum Sensing Navigation
• Title（参考訳）: 最小センシングナビゲーションのための空間経路の高速終端生成
• Authors: Lukas Taus, Vrushabh Zinage, Takashi Tanaka, Richard Tsai,
• Abstract要約: 本稿では,問題記述から直接最適な経路候補を予測するために,ディープラーニングモデルを活用するアプローチを提案する。 我々は、U-Netアーキテクチャを活用して、入力と出力データの依存関係を学習する。 提案手法はサンプリングベースベースラインアルゴリズムと比較して時間を大幅に短縮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6249768559720122
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We revisit the problem of motion planning in the Gaussian belief space. Motivated by the fact that most existing sampling-based planners suffer from high computational costs due to the high-dimensional nature of the problem, we propose an approach that leverages a deep learning model to predict optimal path candidates directly from the problem description. Our proposed approach consists of three steps. First, we prepare a training dataset comprising a large number of input-output pairs: the input image encodes the problem to be solved (e.g., start states, goal states, and obstacle locations), whereas the output image encodes the solution (i.e., the ground truth of the shortest path). Any existing planner can be used to generate this training dataset. Next, we leverage the U-Net architecture to learn the dependencies between the input and output data. Finally, a trained U-Net model is applied to a new problem encoded as an input image. From the U-Net's output image, which is interpreted as a distribution of paths,an optimal path candidate is reconstructed. The proposed method significantly reduces computation time compared to the sampling-based baseline algorithm.
• Abstract（参考訳）: ガウス的信念空間における運動計画の問題を再考する。 既存のサンプリングベースプランナの多くは高次元的な問題の性質から高い計算コストに悩まされているため,問題記述から直接最適な経路候補を予測するために,ディープラーニングモデルを活用するアプローチを提案する。 提案手法は3段階からなる。 まず、入力画像は解決すべき問題を符号化する(例えば、開始状態、目標状態、障害物位置)一方、出力画像は解を符号化する(すなわち、最短経路の基本真実)。 既存のプランナーを使えば、このトレーニングデータセットを生成することができる。 次に、U-Netアーキテクチャを活用して、入力と出力データの依存関係を学習する。 最後に、入力画像として符号化された新しい問題に対して、トレーニングされたU-Netモデルを適用する。 経路分布として解釈されるU-Netの出力画像から最適経路候補を再構成する。 提案手法はサンプリングベースベースラインアルゴリズムと比較して計算時間を著しく短縮する。

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