論文の概要: Enhancing Robot Navigation Policies with Task-Specific Uncertainty Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15178v2
• Date: Fri, 08 Nov 2024 15:22:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:52:40.342487
• Title: Enhancing Robot Navigation Policies with Task-Specific Uncertainty Management
• Title（参考訳）: タスク特定不確実性管理によるロボットナビゲーションポリシーの強化
• Authors: Gokul Puthumanaillam, Paulo Padrao, Jose Fuentes, Leonardo Bobadilla, Melkior Ornik,
• Abstract要約: 本稿では,タスク固有の不確実性要件を直接ナビゲーションポリシーに統合するためのフレームワークを提案する。 TSMの条件付けポリシは,タスク固有の不確実性要求を効果的に表現する方法を提供する。 本稿では,GUIDEを強化学習フレームワークに統合することにより,明示的な報酬工学を必要とせずにナビゲーションポリシーを学習できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.614803913005309
• License:
• Abstract: Robots performing navigation tasks in complex environments face significant challenges due to uncertainty in state estimation. Effectively managing this uncertainty is crucial, but the optimal approach varies depending on the specific details of the task: different tasks require varying levels of precision in different regions of the environment. For instance, a robot navigating a crowded space might need precise localization near obstacles but can operate effectively with less precise state estimates in open areas. This varying need for certainty in different parts of the environment, depending on the task, calls for policies that can adapt their uncertainty management strategies based on task-specific requirements. In this paper, we present a framework for integrating task-specific uncertainty requirements directly into navigation policies. We introduce Task-Specific Uncertainty Map (TSUM), which represents acceptable levels of state estimation uncertainty across different regions of the operating environment for a given task. Using TSUM, we propose Generalized Uncertainty Integration for Decision-Making and Execution (GUIDE), a policy conditioning framework that incorporates these uncertainty requirements into the robot's decision-making process. We find that conditioning policies on TSUMs provides an effective way to express task-specific uncertainty requirements and enables the robot to reason about the context-dependent value of certainty. We show how integrating GUIDE into reinforcement learning frameworks allows the agent to learn navigation policies without the need for explicit reward engineering to balance task completion and uncertainty management. We evaluate GUIDE on a variety of real-world navigation tasks and find that it demonstrates significant improvements in task completion rates compared to baselines. Evaluation videos can be found at https://guided-agents.github.io.
• Abstract（参考訳）: 複雑な環境でナビゲーションタスクを実行するロボットは、状態推定の不確実性のために重大な課題に直面している。 この不確実性を効果的に管理することは重要であるが、最適なアプローチはタスクの特定の詳細によって異なる。 例えば、混雑した空間をナビゲートするロボットは障害物の近くで正確な位置決めを必要とするかもしれないが、オープンエリアでの精度の低い状態推定で効果的に動作することができる。 このような環境の様々な部分における確実性の必要性は、タスクによって異なり、タスク固有の要求に基づいて、不確実性管理戦略に適応できるポリシーが求められます。 本稿では,タスク固有の不確実性要件を直接ナビゲーションポリシーに統合するためのフレームワークを提案する。 本研究では,あるタスクに対する動作環境の異なる領域における状態推定の不確かさの許容レベルを表すタスク特定不確実性マップ(TSM)を紹介する。 本研究では,これらの不確実性要件をロボットの意思決定プロセスに組み込んだ政策条件付けフレームワークGUIDEを提案する。 TSMの条件付けポリシは,タスク固有の不確実性要件を効果的に表現し,ロボットが確実性の文脈依存的価値を推論できるようにする。 本稿では,GUIDEを強化学習フレームワークに統合することにより,タスク完了と不確実性管理のバランスを取るために,明示的な報酬工学を必要とせずにナビゲーションポリシーを学習することができることを示す。 実世界の各種ナビゲーションタスクにおけるGUIDEを評価し,ベースラインと比較してタスク完了率を大幅に改善したことを示す。 評価ビデオはhttps://guided-agents.github.io.comで見ることができる。

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