論文の概要: Human-Robot Navigation using Event-based Cameras and Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.10790v1
• Date: Thu, 12 Jun 2025 15:03:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 15:37:22.80296
• Title: Human-Robot Navigation using Event-based Cameras and Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: イベントベースカメラと強化学習を用いた人間ロボットナビゲーション
• Authors: Ignacio Bugueno-Cordova, Javier Ruiz-del-Solar, Rodrigo Verschae,
• Abstract要約: この研究は、イベントカメラと他のセンサーと強化学習を組み合わせたロボットナビゲーションコントローラを導入し、リアルタイムの人間中心ナビゲーションと障害物回避を可能にした。 固定レートで動作し、動きのぼやけや遅延に悩まされる従来のイメージベースコントローラとは異なり、このアプローチはイベントカメラの非同期特性を活用して、フレキシブルな時間間隔で視覚情報を処理する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7614751781649955
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work introduces a robot navigation controller that combines event cameras and other sensors with reinforcement learning to enable real-time human-centered navigation and obstacle avoidance. Unlike conventional image-based controllers, which operate at fixed rates and suffer from motion blur and latency, this approach leverages the asynchronous nature of event cameras to process visual information over flexible time intervals, enabling adaptive inference and control. The framework integrates event-based perception, additional range sensing, and policy optimization via Deep Deterministic Policy Gradient, with an initial imitation learning phase to improve sample efficiency. Promising results are achieved in simulated environments, demonstrating robust navigation, pedestrian following, and obstacle avoidance. A demo video is available at the project website.
• Abstract（参考訳）: この研究は、イベントカメラと他のセンサーと強化学習を組み合わせたロボットナビゲーションコントローラを導入し、リアルタイムの人間中心ナビゲーションと障害物回避を可能にした。 固定レートで動作し、動きのぼやけや遅延に悩まされる従来のイメージベースコントローラとは異なり、このアプローチはイベントカメラの非同期特性を活用して、フレキシブルな時間間隔で視覚情報を処理し、適応的な推論と制御を可能にする。 このフレームワークは、イベントベースの認識、追加レンジセンシング、Deep Deterministic Policy Gradientによるポリシー最適化と、サンプル効率を改善するための最初の模倣学習フェーズを統合する。 シミュレーション環境では,ロバストなナビゲーション,歩行者追従,障害物回避などの成果が得られた。 デモビデオはプロジェクトのWebサイトで公開されている。

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