歩行空間におけるロボット周辺の状況を考慮した経路修正の学習

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST18092

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2018/09/27

タイトル(英語): Learning of Path Modification Considering the Situation Around Robot in Pedestrian Area

著者名: 小池 陽介(千葉大学),大川 一也(千葉大学)

著者名(英語): Yosuke Koike(Chiba University),Kazuya Okawa(Chiba University)

キーワード: 自律移動ロボット|障害物回避|深層強化学習|経路修正|Autonomous Mobile Robot|Obstacle Avoidance|Deep Reinforcement Learning|Path Modification

要約(日本語): 歩行空間は自動車の走る車道とは異なり，明確な通行ルールが存在しないため，ロボットは状況に応じて柔軟に走行する必要がある．本稿では，ロボットが教示経路を考慮しつつ障害物を回避する手法として，深層強化学習を用いた経路修正手法を提案する．具体的には，教示経路とLiDARから取得した障害物情報を入力とし，経路修正量を出力するようなネットワークの学習をシミュレータ上で行い，その実環境適応性について報告する．

要約(英語): A robot in pedestrian area have to run depends on that situation because there is no clear traffic rules unlike roadway. This paper proposes path modification method through deep reinforcement learning for considering both taught path and situation around robot. Specifically, the network which outputs path modification amount will be trained in simulator, and that’s adaptability to real world will be validated.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,307 Kバイト