ロボットナビゲーションのためのグループ意識ポリシーの学習【JST・京大機械翻訳】

Katyal Kapil; Gao Yuxiang; Markowitz Jared; Pohland Sara; Rivera Corban; Wang I-Jeng; Huang Chien-Ming

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202208371093464 整理番号：21P0070398

ロボットナビゲーションのためのグループ意識ポリシーの学習【JST・京大機械翻訳】

Learning a Group-Aware Policy for Robot Navigation

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発行年： 2020年12月22日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年07月29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)

人間意識ロボットナビゲーションは,移動ロボットが一般的な人間環境における人々に多用途な支援をもたらすアプリケーションの範囲を約束する。先行研究は,独立,意図的個人としての歩行者のモデリングに主として集中しているが,人々はグループで移動する。従って,人々のナビゲーション時に人間グループを尊重する移動ロボットは必須である。本論文では,深層強化学習を用いた動的グループ形成に基づく学習グループ意識ナビゲーションポリシーを検討した。シミュレーション実験を通して,著者らは,人間グループを無視するベースライン政策と比較して,グループ意識政策が,より大きなロボットナビゲーション性能(例えば,より少ない衝突)を達成して,社会的規範と不快感の違反を最小にして,歩行者に及ぼすロボットの移動影響を減らすことを示した。著者らの結果は,社会ナビゲーションの発展と人間環境への移動ロボットの統合に寄与する。【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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