混雑環境下における適応的なロボットナビゲーション
Towards Interactive Crowd-aware Robot Navigation
- 提供方法
- 本サイト上にてダウンロード・閲覧可
- 形態
- 価格
- 一般価格(税込):¥1,100 会員価格(税込):¥880
- 文献番号
- 20224372
- 文献・情報種別
- 会誌「自動車技術」
Vol.76 No.7
- 掲載ページ
- 122-128(Total 7 p)
- 発行年月
- 2022年 7月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 日本語
書誌事項
カテゴリ | ホットトピックス |
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カテゴリ(英) | Hot Topics 翻訳 |
著者 | 1) 西村 真衣 |
著者(英) | 1) Mai Nishimura |
勤務先 | 1) オムロンサイニックエックス |
抄録 | 混雑環境下における安全かつ効率的な経路計画はロボット工学の長年の課題である.本稿では,混雑環境におけるロボットナビゲーションのアプローチを俯瞰すると共に,深層強化学習により衝突回避と介入行動を効果的に切り替える適応的ナビゲーションの取り組みについて紹介する. |
抄録(英) | Navigating robots in crowded places has been a long-standing challenge in robotics due to the severe requirements of high-level situational awareness for dynamic environments. In such“ human-centric” environments, robots are required to consider not only the efficiency of the planned path but also the safety to avoid potential collisions to nearby pedestrians. That is, interactive crowd-aware navigation involves the problem of safety-efficiency tradeoffs. Towards this goal, we introduce a deep reinforcement learning framework that balance the trade-offs inspired by well-known social dilemmas. 翻訳 |