論文の概要: A New Trajectory-Oriented Approach to Enhancing Comprehensive Crowd Navigation Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.06608v1
• Date: Sun, 07 Dec 2025 00:52:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.178407
• Title: A New Trajectory-Oriented Approach to Enhancing Comprehensive Crowd Navigation Performance
• Title（参考訳）: 包括的群集ナビゲーション性能向上のための軌道指向型アプローチ
• Abstract要約: 群集のナビゲーションは近年、かなりの研究の関心を集めている。 現在のDRLアプローチは一般的に効率と快適さを優先している。 本稿では,軌道曲率最適化を明確に強調する新たな報酬形成戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.07757592239467
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Crowd navigation has garnered considerable research interest in recent years, especially with the proliferating application of deep reinforcement learning (DRL) techniques. Many studies, however, do not sufficiently analyze the relative priorities among evaluation metrics, which compromises the fair assessment of methods with divergent objectives. Furthermore, trajectory-continuity metrics, specifically those requiring $C^2$ smoothness, are rarely incorporated. Current DRL approaches generally prioritize efficiency and proximal comfort, often neglecting trajectory optimization or addressing it only through simplistic, unvalidated smoothness reward. Nevertheless, effective trajectory optimization is essential to ensure naturalness, enhance comfort, and maximize the energy efficiency of any navigation system. To address these gaps, this paper proposes a unified framework that enables the fair and transparent assessment of navigation methods by examining the prioritization and joint evaluation of multiple optimization objectives. We further propose a novel reward-shaping strategy that explicitly emphasizes trajectory-curvature optimization. The resulting trajectory quality and adaptability are significantly enhanced across multi-scale scenarios. Through extensive 2D and 3D experiments, we demonstrate that the proposed method achieves superior performance compared to state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: 群集ナビゲーションは近年、特に深層強化学習(DRL)技術の普及により、かなりの研究関心を集めている。 しかし、多くの研究は評価指標間の相対的優先順位を十分に分析していないため、異なる目的を持つ手法の公平な評価が損なわれる。 さらに、軌道連続度(特にC^2$の滑らかさを必要とするもの)はめったに組み込まれない。 現在のDRLアプローチは一般に効率性と近接快適さを優先し、軌跡最適化を無視したり、単純で無効な滑らかさ報酬によってのみ対処する。 それでも、自然性の確保、快適性の向上、航法システムのエネルギー効率の最大化には効果的な軌道最適化が不可欠である。 これらのギャップに対処するために,複数の最適化目標の優先順位付けと共同評価を検証し,ナビゲーション手法の公平かつ透明な評価を可能にする統一的なフレームワークを提案する。 さらに、軌道曲率最適化を明確に強調する新たな報酬形成戦略を提案する。 結果として得られる軌道品質と適応性は、マルチスケールシナリオで大幅に向上する。 提案手法は,2次元および3次元の広範囲な実験により,最先端の手法に比べて優れた性能が得られることを示す。

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