論文の概要: Enhancing Path Planning Performance through Image Representation Learning of High-Dimensional Configuration Spaces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06639v1
- Date: Sat, 11 Jan 2025 21:14:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-14 14:22:51.875205
- Title: Enhancing Path Planning Performance through Image Representation Learning of High-Dimensional Configuration Spaces
- Title（参考訳）: 高次元構成空間の画像表現学習による経路計画性能の向上
- Authors: Jorge Ocampo Jimenez, Wael Suleiman,
- Abstract要約: 障害物のある未知のシーンにおける経路計画タスクを高速化する新しい手法を提案する。
高速探索ランダムツリーアルゴリズムを用いて,衝突のない経路の経路点分布を近似した。
本実験は,臨界時間制約下での経路計画タスクを高速化する有望な結果を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4143603294943439
- License:
- Abstract: This paper presents a novel method for accelerating path-planning tasks in unknown scenes with obstacles by utilizing Wasserstein Generative Adversarial Networks (WGANs) with Gradient Penalty (GP) to approximate the distribution of waypoints for a collision-free path using the Rapidly-exploring Random Tree algorithm. Our approach involves conditioning the WGAN-GP with a forward diffusion process in a continuous latent space to handle multimodal datasets effectively. We also propose encoding the waypoints of a collision-free path as a matrix, where the multidimensional ordering of the waypoints is naturally preserved. This method not only improves model learning but also enhances training convergence. Furthermore, we propose a method to assess whether the trained model fails to accurately capture the true waypoints. In such cases, we revert to uniform sampling to ensure the algorithm's probabilistic completeness; a process that traditionally involves manually determining an optimal ratio for each scenario in other machine learning-based methods. Our experiments demonstrate promising results in accelerating path-planning tasks under critical time constraints. The source code is openly available at https://bitbucket.org/joro3001/imagewgangpplanning/src/master/.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,Wasserstein Generative Adversarial Networks (WGANs) と Gradient Penalty (GP) を用いて,高速探索ランダムツリーアルゴリズムを用いて,衝突のない経路の経路点分布を近似することにより,未知のシーンにおける経路計画タスクを障害付きで高速化する手法を提案する。
提案手法は,マルチモーダルデータセットを効果的に処理するために,WGAN-GPを連続潜時空間の前方拡散過程で条件付けすることを含む。
また,衝突のない経路の経路点を行列として符号化し,経路点の多次元順序付けを自然に保存する手法を提案する。
この方法は、モデル学習を改善するだけでなく、トレーニング収束を向上させる。
さらに,訓練されたモデルが真のウェイポイントを正確に捕捉できないかどうかを評価する手法を提案する。
このような場合、アルゴリズムの確率的完全性を保証するため、一様サンプリングに回帰する。従来、他の機械学習手法では、各シナリオに対して最適な比率を手動で決定するプロセスである。
本実験は,臨界時間制約下での経路計画タスクを高速化する有望な結果を実証する。
ソースコードはhttps://bitbucket.org/joro3001/imagewgangpplanning/src/master/で公開されている。
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