論文の概要: Generalizable Reinforcement Learning with Biologically Inspired Hyperdimensional Occupancy Grid Maps for Exploration and Goal-Directed Path Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09393v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 15:10:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 20:05:35.317275
• Title: Generalizable Reinforcement Learning with Biologically Inspired Hyperdimensional Occupancy Grid Maps for Exploration and Goal-Directed Path Planning
• Title（参考訳）: 生物にインスパイアされた超次元機能グリッドマップを用いた汎用強化学習による探索とゴール指向経路計画
• Authors: Shay Snyder, Ryan Shea, Andrew Capodieci, David Gorsich, Maryam Parsa,
• Abstract要約: 本研究では,従来の占領グリッドマッピング(OGM)に対するVSA-OGMの有効性について検討した。 以上の結果から,VSA-OGMは単一および複数シナリオのトレーニング構成において,同等の学習性能を維持していることが示された。 これらの結果は、BHMよりもVSA-OGMで訓練されたポリシーネットワークの一般化可能性の向上を浮き彫りにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.945437594017991
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Real-time autonomous systems utilize multi-layer computational frameworks to perform critical tasks such as perception, goal finding, and path planning. Traditional methods implement perception using occupancy grid mapping (OGM), segmenting the environment into discretized cells with probabilistic information. This classical approach is well-established and provides a structured input for downstream processes like goal finding and path planning algorithms. Recent approaches leverage a biologically inspired mathematical framework known as vector symbolic architectures (VSA), commonly known as hyperdimensional computing, to perform probabilistic OGM in hyperdimensional space. This approach, VSA-OGM, provides native compatibility with spiking neural networks, positioning VSA-OGM as a potential neuromorphic alternative to conventional OGM. However, for large-scale integration, it is essential to assess the performance implications of VSA-OGM on downstream tasks compared to established OGM methods. This study examines the efficacy of VSA-OGM against a traditional OGM approach, Bayesian Hilbert Maps (BHM), within reinforcement learning based goal finding and path planning frameworks, across a controlled exploration environment and an autonomous driving scenario inspired by the F1-Tenth challenge. Our results demonstrate that VSA-OGM maintains comparable learning performance across single and multi-scenario training configurations while improving performance on unseen environments by approximately 47%. These findings highlight the increased generalizability of policy networks trained with VSA-OGM over BHM, reinforcing its potential for real-world deployment in diverse environments.
• Abstract（参考訳）: リアルタイム自律システムは、知覚、ゴール発見、経路計画といった重要なタスクを実行するために、多層計算フレームワークを利用する。 従来の方法では、占有グリッドマッピング(OGM)を使用して認識を実装し、確率的な情報で環境を識別された細胞に分割する。 この古典的なアプローチは確立されており、ゴール探索やパス計画アルゴリズムのような下流プロセスに構造化された入力を提供する。 近年のアプローチでは、超次元計算として知られるベクトル記号アーキテクチャ(VSA)と呼ばれる生物学的に着想を得た数学的枠組みを活用し、超次元空間において確率的OGMを実行する。 このアプローチであるVSA-OGMは、スパイクニューラルネットワークとのネイティブな互換性を提供し、VSA-OGMを従来のOGMに代わる潜在的なニューロモルフィックとして位置づける。 しかし、大規模な統合では、確立されたOGM法と比較して、下流タスクにおけるVSA-OGMの性能への影響を評価することが不可欠である。 本研究では,従来のOGMアプローチであるベイジアン・ヒルベルトマップ(BHM)に対するVSA-OGMの有効性を,F1-10thチャレンジに触発された,制御された探索環境と自律運転シナリオを越えて,強化学習に基づく目標探索と経路計画フレームワークにおいて検討した。 以上の結果から,VSA-OGMは,シングルシナリオとマルチシナリオのトレーニング構成で同等の学習性能を維持しつつ,未確認環境における性能を約47%向上することが示された。 これらの結果は、BHMよりもVSA-OGMで訓練されたポリシーネットワークの一般化可能性を高め、多様な環境における現実世界の展開の可能性を高めていることを浮き彫りにしている。

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