論文の概要: Self-Supervised Learning-Based Path Planning and Obstacle Avoidance Using PPO and B-Splines in Unknown Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02176v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 05:20:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:43:03.358987
• Title: Self-Supervised Learning-Based Path Planning and Obstacle Avoidance Using PPO and B-Splines in Unknown Environments
• Title（参考訳）: 未知環境における PPO と B-Splines を用いた自己監督型学習経路計画と障害物回避
• Authors: Shahab Shokouhi, Oguzhan Oruc, May-Win Thein,
• Abstract要約: Smart BSPは、自律ロボット工学におけるリアルタイムパス計画と障害物回避のための高度な自己教師型学習フレームワークである。 提案システムは,PPO(Proximal Policy Optimization)と畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Networks, CNN)とActor-Criticアーキテクチャを統合する。 トレーニングプロセス中に、経路曲率、終端近接、障害物回避を考慮に入れたニュアンスコスト関数を最小化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This paper introduces SmartBSP, an advanced self-supervised learning framework for real-time path planning and obstacle avoidance in autonomous robotics navigating through complex environments. The proposed system integrates Proximal Policy Optimization (PPO) with Convolutional Neural Networks (CNN) and Actor-Critic architecture to process limited LIDAR inputs and compute spatial decision-making probabilities. The robot's perceptual field is discretized into a grid format, which the CNN analyzes to produce a spatial probability distribution. During the training process a nuanced cost function is minimized that accounts for path curvature, endpoint proximity, and obstacle avoidance. Simulations results in different scenarios validate the algorithm's resilience and adaptability across diverse operational scenarios. Subsequently, Real-time experiments, employing the Robot Operating System (ROS), were carried out to assess the efficacy of the proposed algorithm.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、複雑な環境をナビゲートする自律ロボットにおける、リアルタイムパス計画と障害物回避のための高度な自己教師型学習フレームワークであるSmartBSPを紹介する。 提案システムは,PPO(Proximal Policy Optimization)とCNN(Convolutional Neural Networks)とActor-Criticアーキテクチャを統合し,限られたLIDAR入力を処理し,空間決定確率を計算する。 ロボットの知覚野はグリッド形式に識別され、CNNが解析して空間確率分布を生成する。 トレーニングプロセス中に、経路曲率、終端近接、障害物回避を考慮に入れたニュアンスコスト関数を最小化する。 シミュレーションの結果、さまざまなシナリオで、さまざまな運用シナリオにわたるアルゴリズムのレジリエンスと適応性を検証する。 その後,ロボット・オペレーティング・システム(ROS)を用いたリアルタイム実験を行い,提案アルゴリズムの有効性を検証した。

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