論文の概要: Stochastic Path Planning in Correlated Obstacle Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.19559v1
• Date: Tue, 23 Sep 2025 20:30:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-25 20:53:19.598783
• Title: Stochastic Path Planning in Correlated Obstacle Fields
• Title（参考訳）: 相関した障害物場における確率的経路計画
• Authors: Li Zhou, Elvan Ceyhan,
• Abstract要約: 本研究では,不確実な状態の空間的相関障害を有するナビゲーション環境であるSCOS(Correlated Obstacle Scene)問題を紹介する。 我々は,ブロック確率を洗練させるベイズ的信念更新を開発し,その後部を用いて探索空間を効率よく削減する。 このフレームワークは、敵の割り込みやクラスタ化された自然災害のある環境でのナビゲーション上の課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8184089804625951
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce the Stochastic Correlated Obstacle Scene (SCOS) problem, a navigation setting with spatially correlated obstacles of uncertain blockage status, realistically constrained sensors that provide noisy readings and costly disambiguation. Modeling the spatial correlation with Gaussian Random Field (GRF), we develop Bayesian belief updates that refine blockage probabilities, and use the posteriors to reduce search space for efficiency. To find the optimal traversal policy, we propose a novel two-stage learning framework. An offline phase learns a robust base policy via optimistic policy iteration augmented with information bonus to encourage exploration in informative regions, followed by an online rollout policy with periodic base updates via a Bayesian mechanism for information adaptation. This framework supports both Monte Carlo point estimation and distributional reinforcement learning (RL) to learn full cost distributions, leading to stronger uncertainty quantification. We establish theoretical benefits of correlation-aware updating and convergence property under posterior sampling. Comprehensive empirical evaluations across varying obstacle densities, sensor capabilities demonstrate consistent performance gains over baselines. This framework addresses navigation challenges in environments with adversarial interruptions or clustered natural hazards.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,確率的相関オブスタークルシーン (SCOS) 問題,不確実なブロック状態の空間的相関障害を有するナビゲーション設定,ノイズの少ない読みとコストの曖昧さを提供する現実的な制約付きセンサを導入する。 ガウス的ランダム場(GRF)との空間相関をモデル化し,ブロック確率を洗練させるベイズ的信念更新を開発し,その後部を用いて探索空間を効率よく削減する。 最適トラバーサルポリシを見つけるために,新しい2段階学習フレームワークを提案する。 オフラインフェーズは、情報ボーナスを付加した楽観的なポリシー反復を通じて堅牢なベースポリシーを学習し、情報提供領域の探索を奨励し、続いてベイズ機構を介して定期的にベース更新を行うオンラインロールアウトポリシーを学習する。 このフレームワークは、モンテカルロ点推定と分布強化学習(RL)の両方をサポートし、完全なコスト分布を学習し、より強い不確実性定量化をもたらす。 後続サンプリングにおける相関対応更新と収束特性の理論的利点を確立する。 様々な障害物密度に対して総合的な経験的評価を行い、センサ能力はベースラインよりも一貫した性能向上を示す。 このフレームワークは、敵の割り込みやクラスタ化された自然災害のある環境でのナビゲーション上の課題に対処する。

関連論文リスト

• Backscatter Device-aided Integrated Sensing and Communication: A Pareto Optimization Framework [59.30060797118097]
  統合センシング・通信(ISAC)システムは、密集した都市非視線シナリオにおいて大きな性能劣化に遭遇する可能性がある。 本稿では,自然環境に分散した受動的BDを利用した後方散乱近似(BD)支援ISACシステムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-12T17:11:06Z)
• Scalable Offline Reinforcement Learning for Mean Field Games [6.8267158622784745]
  Off-MMDは、純粋なオフラインデータを用いて平均フィールドゲームにおける平衡ポリシーを近似する新しい平均フィールドRLアルゴリズムである。 我々のアルゴリズムは複雑な環境にスケールし、群衆探索やナビゲーションといったベンチマークタスクで強いパフォーマンスを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-23T14:16:34Z)
• Complexity-Aware Deep Symbolic Regression with Robust Risk-Seeking Policy Gradients [20.941908494137806]
  本稿では,データ駆動型数式発見の堅牢性と解釈可能性を高めるために,新しい記号回帰手法を提案する。 我々の研究は、データ固有の式生成器の学習に焦点を当てた、一般的なDSRフレームワークと一致しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-10T19:29:10Z)
• Pessimistic Causal Reinforcement Learning with Mediators for Confounded Offline Data [17.991833729722288]
  我々は新しいポリシー学習アルゴリズム PESsimistic CAusal Learning (PESCAL) を提案する。 我々のキーとなる観察は、システム力学における作用の効果を媒介する補助変数を組み込むことで、Q-関数の代わりに媒介物分布関数の下位境界を学習することは十分であるということである。 提案するアルゴリズムの理論的保証とシミュレーションによる有効性の実証、および主要な配車プラットフォームからのオフラインデータセットを利用した実世界の実験を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-18T14:51:19Z)
• Bayesian Risk-Averse Q-Learning with Streaming Observations [7.330349128557128]
  我々は,学習エージェントが模擬学習環境から学習する,堅牢な強化学習問題を考える。 エージェントの制御外にある実環境からの観測が定期的に到着する。 実環境からのストリーミング観測でBRMDPを解くための多段階ベイズリスク逆Q-ラーニングアルゴリズムを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-18T20:48:50Z)
• A Regularized Implicit Policy for Offline Reinforcement Learning [54.7427227775581]
  オフラインの強化学習は、環境とのさらなるインタラクションなしに、固定データセットから学習を可能にする。 フレキシブルだが十分に調整された完全実装ポリシーの学習を支援するフレームワークを提案する。 D4RLデータセットの実験とアブレーション研究により、我々のフレームワークとアルゴリズム設計の有効性が検証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-19T20:22:04Z)
• Benchmarking Safe Deep Reinforcement Learning in Aquatic Navigation [78.17108227614928]
  本研究では,水文ナビゲーションに着目した安全強化学習のためのベンチマーク環境を提案する。 価値に基づく政策段階の深層強化学習(DRL)について考察する。 また,学習したモデルの振る舞いを所望の特性の集合上で検証する検証戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-16T16:53:56Z)
• False Correlation Reduction for Offline Reinforcement Learning [115.11954432080749]
  本稿では,実効的かつ理論的に証明可能なアルゴリズムであるオフラインRLに対するfalSe Correlation Reduction (SCORE)を提案する。 SCOREは、標準ベンチマーク(D4RL)において、様々なタスクにおいて3.1倍の高速化でSoTA性能を達成することを実証的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-24T15:34:03Z)
• On the Sample Complexity and Metastability of Heavy-tailed Policy Search in Continuous Control [47.71156648737803]
  強化学習(Reinforcement learning)は、システムダイナミクスモデルなしで、時間をかけてインセンティブを順次明らかにする、インタラクティブな意思決定のためのフレームワークである。 定義された連鎖を特徴付け、テールインデックスのレヴィプロセスに関連するポリシーがより広いピークに収まることを識別する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-15T20:12:44Z)
• Scalable Bayesian Inverse Reinforcement Learning [93.27920030279586]
  我々はAVRIL(Adroximate Variational Reward Imitation Learning)を紹介する。 本手法は,逆強化学習問題の誤った性質に対処する。 本手法を従来の制御シミュレーションと並行して実際の医療データに適用し,現在の手法の範囲を超えた環境におけるベイズ報酬推論を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-12T12:32:02Z)
• Confounding-Robust Policy Evaluation in Infinite-Horizon Reinforcement Learning [70.01650994156797]
  教育医療などのバッチ強化学習において、観察データからのシーケンシャルな意思決定方針のオフ・アセスメントが必要である。 我々は、ある政策の境界を推定するアプローチを開発する。 より凝縮したデータを集めることで、シャープな境界への収束を証明します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-11T16:18:14Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。