深い衝突予測を用いた運動プリミティブベースのナビゲーション計画【JST・京大機械翻訳】

Nguyen Huan; Fyhn Sondre Holm; De Petris Paolo; Alexis Kostas

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204788201337 整理番号：22P0025491

深い衝突予測を用いた運動プリミティブベースのナビゲーション計画【JST・京大機械翻訳】

Motion Primitives-based Navigation Planning using Deep Collision Prediction

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発行年： 2022年01月10日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年05月08日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文は,学習ベースの衝突予測ネットワークを利用する新しいナビゲーションプランナーを設計する方法に寄与する。ニューラルネットワークは,ロボットの速度ステアリング角度空間であらかじめ定義された運動プリミティブライブラリにおける各動作シーケンスの衝突コストを予測するためにタスクされ,現在の深さ画像とロボットの推定線形および角速度のみを与える。さらに,モンテカルロドロップアウトを用いて,無香料変換とニューラルネットワークモデルの不確定性を利用することによって,ロボットの部分状態の不確実性を説明した。次に,不確実性意識衝突コストを,後退水平方式で実行するための最良の行動シーケンスを決定するために,グローバルプランナーによって与えられた目標方向と組み合わせた。この方法を実証するために,軽量センシングと計算資源を統合する弾性小型飛行ロボットを開発した。予測ネットワークの品質と提案したプランナーの性能を評価するために,フィールド展開を含む一連のシミュレーションと実験研究を実行した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

ロボットの運動・制御

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