論文の概要: HEIGHT: Heterogeneous Interaction Graph Transformer for Robot Navigation in Crowded and Constrained Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12150v1
• Date: Tue, 19 Nov 2024 00:56:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:37:24.479913
• Title: HEIGHT: Heterogeneous Interaction Graph Transformer for Robot Navigation in Crowded and Constrained Environments
• Title（参考訳）: 人混み・拘束環境におけるロボットナビゲーションのための異種相互作用グラフ変換器
• Authors: Shuijing Liu, Haochen Xia, Fatemeh Cheraghi Pouria, Kaiwen Hong, Neeloy Chakraborty, Katherine Driggs-Campbell,
• Abstract要約: 廊下や家具などの環境制約のある密集した対話型群集におけるロボットナビゲーションの問題点について検討する。 従来の手法ではエージェントと障害物間のあらゆる種類の相互作用を考慮できないため、安全で非効率なロボット経路につながる。 本稿では,ロボットナビゲーションポリシーを強化学習で学習するための構造化フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.974071308749007
• License:
• Abstract: We study the problem of robot navigation in dense and interactive crowds with environmental constraints such as corridors and furniture. Previous methods fail to consider all types of interactions among agents and obstacles, leading to unsafe and inefficient robot paths. In this article, we leverage a graph-based representation of crowded and constrained scenarios and propose a structured framework to learn robot navigation policies with deep reinforcement learning. We first split the representations of different components in the environment and propose a heterogeneous spatio-temporal (st) graph to model distinct interactions among humans, robots, and obstacles. Based on the heterogeneous st-graph, we propose HEIGHT, a novel navigation policy network architecture with different components to capture heterogeneous interactions among entities through space and time. HEIGHT utilizes attention mechanisms to prioritize important interactions and a recurrent network to track changes in the dynamic scene over time, encouraging the robot to avoid collisions adaptively. Through extensive simulation and real-world experiments, we demonstrate that HEIGHT outperforms state-of-the-art baselines in terms of success and efficiency in challenging navigation scenarios. Furthermore, we demonstrate that our pipeline achieves better zero-shot generalization capability than previous works when the densities of humans and obstacles change. More videos are available at https://sites.google.com/view/crowdnav-height/home.
• Abstract（参考訳）: 廊下や家具などの環境制約のある密集した対話型群集におけるロボットナビゲーションの問題点について検討する。 従来の手法ではエージェントと障害物間のあらゆる種類の相互作用を考慮できないため、安全で非効率なロボット経路に繋がる。 本稿では,混雑・制約のあるシナリオをグラフベースで表現し,ロボットナビゲーションポリシーを深層強化学習で学習するための構造化フレームワークを提案する。 まず,環境における異なるコンポーネントの表現を分割し,人間,ロボット,障害物間の異なる相互作用をモデル化するための異種時空間グラフを提案する。 異種stグラフに基づいて,異種間相互作用を空間と時間で捉えるため,異なるコンポーネントを持つ新しいナビゲーションポリシーネットワークアーキテクチャであるHEIGHTを提案する。 HEIGHTは注意機構を利用して重要なインタラクションを優先順位付けし、リカレントネットワークを使用して動的シーンの変化を時間とともに追跡し、ロボットが衝突を適応的に避けるよう促す。 大規模なシミュレーションと実世界の実験を通じて、HEIGHTは挑戦的なナビゲーションシナリオにおける成功と効率の観点から最先端のベースラインを上回っていることを実証する。 さらに,人間や障害物の密度が変化すると,従来の作業よりもゼロショットの一般化能力が向上することが実証された。 さらなるビデオはhttps://sites.google.com/view/crowdnav-height/home.comで公開されている。

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