論文の概要: Quadrotor Navigation using Reinforcement Learning with Privileged Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.08177v1
• Date: Tue, 09 Sep 2025 22:56:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-11 15:16:52.260347
• Title: Quadrotor Navigation using Reinforcement Learning with Privileged Information
• Title（参考訳）: 原始情報を用いた強化学習を用いた擬似体ナビゲーション
• Authors: Jonathan Lee, Abhishek Rathod, Kshitij Goel, John Stecklein, Wennie Tabib,
• Abstract要約: 本稿では,大規模障害物を回避するための強化学習に基づく四角形ナビゲーション手法を提案する。 提案手法は,地図を特権情報とヨーアライメント損失として利用し,ロボットを大きな障害物の周りに誘導する。 このアプローチは86%の成功率を実現し,ベースライン戦略を34%上回る結果となった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.901668556622818
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a reinforcement learning-based quadrotor navigation method that leverages efficient differentiable simulation, novel loss functions, and privileged information to navigate around large obstacles. Prior learning-based methods perform well in scenes that exhibit narrow obstacles, but struggle when the goal location is blocked by large walls or terrain. In contrast, the proposed method utilizes time-of-arrival (ToA) maps as privileged information and a yaw alignment loss to guide the robot around large obstacles. The policy is evaluated in photo-realistic simulation environments containing large obstacles, sharp corners, and dead-ends. Our approach achieves an 86% success rate and outperforms baseline strategies by 34%. We deploy the policy onboard a custom quadrotor in outdoor cluttered environments both during the day and night. The policy is validated across 20 flights, covering 589 meters without collisions at speeds up to 4 m/s.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 効率的な微分可能シミュレーション, 新規損失関数, 特権情報を活用して, 大規模障害物を回避できる強化学習に基づく四角形ナビゲーション手法を提案する。 従来の学習ベースの手法は、狭い障害物を示すシーンではうまく機能するが、ゴール位置が大きな壁や地形でブロックされている場合に苦労する。 対照的に,提案手法では,ToAマップを特権情報として,ヤウアライメントロスを利用してロボットを大きな障害物の周りに誘導する。 このポリシーは、大きな障害物、鋭いコーナー、デッドエンドを含むフォトリアリスティックなシミュレーション環境で評価される。 このアプローチは86%の成功率を実現し,ベースライン戦略を34%上回る結果となった。 昼夜を問わず、屋外に散らばった環境において、カスタムクオータにポリシーを配置する。 この方針は20回の飛行で検証され、最大4m/sで衝突することなく589mをカバーしている。

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