論文の概要: COLSON: Controllable Learning-Based Social Navigation via Diffusion-Based Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13934v1
• Date: Tue, 18 Mar 2025 06:02:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-19 14:14:58.065096
• Title: COLSON: Controllable Learning-Based Social Navigation via Diffusion-Based Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: COLSON:拡散型強化学習による制御可能な学習型ソーシャルナビゲーション
• Authors: Yuki Tomita, Kohei Matsumoto, Yuki Hyodo, Ryo Kurazume,
• Abstract要約: 歩行者交通を伴う動的環境における移動ロボットナビゲーションは、自律型モバイルサービスロボットの開発において重要な課題である。 深い強化学習に基づく手法は、最適化能力によって従来のルールベースのアプローチよりも優れています。 本研究では,拡散に基づく強化学習手法をソーシャルナビゲーションに適用し,その有効性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7499722271664144
• License:
• Abstract: Mobile robot navigation in dynamic environments with pedestrian traffic is a key challenge in the development of autonomous mobile service robots. Recently, deep reinforcement learning-based methods have been actively studied and have outperformed traditional rule-based approaches owing to their optimization capabilities. Among these, methods that assume a continuous action space typically rely on a Gaussian distribution assumption, which limits the flexibility of generated actions. Meanwhile, the application of diffusion models to reinforcement learning has advanced, allowing for more flexible action distributions compared with Gaussian distribution-based approaches. In this study, we applied a diffusion-based reinforcement learning approach to social navigation and validated its effectiveness. Furthermore, by leveraging the characteristics of diffusion models, we propose an extension that enables post-training action smoothing and adaptation to static obstacle scenarios not considered during the training steps.
• Abstract（参考訳）: 歩行者交通を伴う動的環境における移動ロボットナビゲーションは、自律型モバイルサービスロボットの開発において重要な課題である。 近年,深い強化学習に基づく手法が盛んに研究され,その最適化能力により従来のルールベースの手法よりも優れている。 これらのうち、連続的な作用空間を仮定するメソッドは通常ガウス分布の仮定に依存し、これは生成された作用の柔軟性を制限する。 一方、拡散モデルの強化学習への応用は進歩しており、ガウス分布に基づくアプローチと比較してより柔軟な行動分布が可能である。 本研究では,拡散に基づく強化学習手法をソーシャルナビゲーションに適用し,その有効性を検証した。 さらに,拡散モデルの特徴を活用して,訓練段階において考慮されない静的障害物シナリオへの学習後の動作の平滑化と適応を可能にする拡張を提案する。

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