論文の概要: Optimizing Path Planning using Deep Reinforcement Learning for UGVs in Precision Agriculture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.04668v1
• Date: Thu, 08 Jan 2026 07:28:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-09 17:01:53.076969
• Title: Optimizing Path Planning using Deep Reinforcement Learning for UGVs in Precision Agriculture
• Title（参考訳）: 精密農業におけるUGVの深部強化学習を用いた経路計画の最適化
• Authors: Laukik Patade, Rohan Rane, Sandeep Pillai,
• Abstract要約: 本研究では, 高精度農業における無人地上車両(UGV)の経路計画を, 連続行動空間における深部強化学習(DRL)技術を用いて最適化することに焦点を当てた。 ROSとGazeboを用いた3次元環境下での実験は、動的農業シナリオのナビゲートにおける連続DRLアルゴリズムの有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study focuses on optimizing path planning for unmanned ground vehicles (UGVs) in precision agriculture using deep reinforcement learning (DRL) techniques in continuous action spaces. The research begins with a review of traditional grid-based methods, such as A* and Dijkstra's algorithms, and discusses their limitations in dynamic agricultural environments, highlighting the need for adaptive learning strategies. The study then explores DRL approaches, including Deep Q-Networks (DQN), which demonstrate improved adaptability and performance in two-dimensional simulations. Enhancements such as Double Q-Networks and Dueling Networks are evaluated to further improve decision-making. Building on these results, the focus shifts to continuous action space models, specifically Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) and Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3), which are tested in increasingly complex environments. Experiments conducted in a three-dimensional environment using ROS and Gazebo demonstrate the effectiveness of continuous DRL algorithms in navigating dynamic agricultural scenarios. Notably, the pretrained TD3 agent achieves a 95 percent success rate in dynamic environments, demonstrating the robustness of the proposed approach in handling moving obstacles while ensuring safety for both crops and the robot.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 高精度農業における無人地上車両(UGV)の経路計画を, 連続行動空間における深部強化学習(DRL)技術を用いて最適化することに焦点を当てた。 この研究は、A*やDijkstraのアルゴリズムのような従来のグリッドベースの手法のレビューから始まり、動的農業環境における彼らの制限について議論し、適応的な学習戦略の必要性を強調した。 次に、DQN(Deep Q-Networks)を含むDRLアプローチについて検討し、2次元シミュレーションにおける適応性と性能の改善を実証した。 二重Q-NetworksやDueling Networksなどの拡張を評価し、意思決定をさらに改善する。 これらの結果に基づいて、特にDeep Deterministic Policy Gradient (DDPG) と Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) は、ますます複雑な環境でテストされている。 ROSとGazeboを用いた3次元環境下での実験は、動的農業シナリオのナビゲートにおける連続DRLアルゴリズムの有効性を実証した。 特に、事前訓練されたTD3エージェントは、動的環境において95%の成功率を達成し、作物とロボットの両方の安全性を確保しつつ、移動障害を処理するための提案手法の堅牢性を示す。

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