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J-GLOBAL ID：202202212462811423   整理番号：22A0788593

深層強化学習ベースプランナーのナビゲーション安全性に及ぼすセンサノイズと待ち時間の影響【JST・京大機械翻訳】

Influence of Sensor Noise and Latency on Navigational Safety of Deep-Reinforcement-Learning-based Planners

著者 (7件)： Liu Shangrui (Berlin Institute of Technology,Faculty of Electrical Engineering, and Computer Science,Chair Industry Grade Networks and Clouds,Berlin,Germany) ,  Nguyen Anh Thu (Humboldt University of Berlin,Artificial Intelligence Group,Department of Computer Science) ,  Wang Ke (Berlin Institute of Technology,Faculty of Electrical Engineering, and Computer Science,Chair Industry Grade Networks and Clouds,Berlin,Germany) ,  Jiang Jiajing (Berlin Institute of Technology,Faculty of Electrical Engineering, and Computer Science,Chair Industry Grade Networks and Clouds,Berlin,Germany) ,  Liu Chang (Berlin Institute of Technology,Faculty of Electrical Engineering, and Computer Science,Chair Industry Grade Networks and Clouds,Berlin,Germany) ,  Kastner Linh (Berlin Institute of Technology,Faculty of Electrical Engineering, and Computer Science,Chair Industry Grade Networks and Clouds,Berlin,Germany) ,  Lambrecht Jens (Berlin Institute of Technology,Faculty of Electrical Engineering, and Computer Science,Chair Industry Grade Networks and Clouds,Berlin,Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： SII  ページ： 285-290  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,移動ロボットは,ロジスティックス,ヘルスケア,および配信のような様々な産業において重要なツールとなっている。深層強化学習(DRL)はエンドツーエンドアプローチとして現れ,ロボット行動に対する生のレーザ走査観測をマップし,柔軟で効率的なナビゲーションを約束する。種々の研究は,高度に動的な環境におけるナビゲーションのためにDRLを組み込んだ。しかし,これらのアプローチは,最適仮定と観測の完全モデリングによるシミュレーション内でしばしば訓練され,それは,シミュレーション-現実ギャップを関連問題にする。本研究では,DRLベースナビゲーション手法の性能に対する雑音と遅延モジュールの影響を評価した。したがって,雑音と遅延モジュールを2Dシミュレーション環境(arena-rosnav)に導入して,現実的環境下でDRLベース手法の訓練と試験を可能にした。続いて,異なる雑音モジュールによる手法を評価し,雑音レベルと成功率の間の強い相関を示した。結果は,安全なDRLベースのナビゲーションアプローチを設計するのに有用である。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *雑音 ,  シミュレーション ,  ロジスティックス ,  ロボット ,  雑音指数 ,  エンドツーエンド方式 ,  二次元 ,  *待ち時間 ,  センサ ,  移動ロボット
準シソーラス用語： 成功率 ,  レーザ走査 ,  *深層強化学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 深層強化学習 ,  プランナー ,  ナビゲーション ,  安全性 ,  ノイズ ,  待ち時間