Robotplanering är processen för att välja en sekvens av åtgärder som optimerar för en uppgift = specifikt mål. Målet för en navigeringsuppgift skulle till exempel vara att hitta kollisionsfria vägar, medan målet för en undersökningsuppgift skulle vara att kartlägga okända områden. De optimala lösningarna på sådana uppgifter påverkas starkt av den implicita strukturen i miljön, dvs. Konfigurering av objekt i världen. De senaste planeringsstrategierna utnyttjar dock inte denna struktur och ger på så sätt värdefull kraft åt att söka i åtgärdsområdet i stället för att fokusera på potentiellt goda åtgärder. I detta dokument tar vi upp problemet med att göra det möjligt för planerare att anpassa sina sökstrategier genom att på ett effektivt sätt dra slutsatser om sådana goda åtgärder genom att endast använda den information som upptäckts av sökningen fram till dess. Vi formulerar detta som ett problem med sekventiellt beslutsfattande under osäkerhet, där en planeringspolitik vid en viss iteration måste kartlägga läget för sökandet efter en planeringsåtgärd. Tyvärr är utbildningsprocessen för en sådan delvis informationsbaserad politik långsam att konvergera och mottaglig för dåliga lokala minima. Vår nyckelinsikt är att om vi fullt ut kunde observera den underliggande världskartan skulle vi lätt kunna reda ut mellan goda och dåliga handlingar. Vi presenterar därför ett nytt datadrivet ramverk för imitationslärande för att effektivt träna planeringspolitiken genom att efterlikna en klärvoajant orakel: ett orakel som vid tågtiden har full kunskap om världskartan och kan beräkna optimala beslut. Vi utnyttjar det faktum att sådana orakel vid planering av problem effektivt kan beräknas och få resultatgarantier för den inlärda politiken. Vi undersöker två viktiga områden som är beroende av delvis informationsbaserad politik: informativ vägplanering och sökbaserad rörelseplanering. Vi validerar strategin för ett spektrum av miljöer för båda problemdomänerna, inklusive experiment på en riktig UAV, och visar att den inlärda politiken konsekvent överträffar toppmoderna algoritmer. Vårt ramverk kan träna politik som uppnår upp till 39% mer belöning än toppmodern information samlar heuristik och en 70× speed up jämfört med A* om sökbaserade planeringsproblem. Vårt tillvägagångssätt banar vägen för att tillämpa datadrivna tekniker på andra sådana problemdomäner inom ramen för robotplanering.
REF förutsätter att experten har ytterligare kunskaper om miljön, t.ex. en världskarta.
Data-driven planning via imitation learning
{'venue': None, 'journal': 'The International Journal of Robotics Research', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Mathematics']}