Aktiv lokalisering består av att generera robotåtgärder som gör det möjligt för den att maximalt disambiguera sin pose inom en referenskarta. Traditionella metoder använder ett informationsteoretiskt kriterium för handlingsval och handgjorda perceptuella modeller. I detta arbete föreslår vi en end-to-end differentierad metod för att lära sig att vidta informativa åtgärder som kan tränas helt i simulering och sedan överföras till riktig robot hårdvara med noll förfining. Systemet består av två lärda moduler: ett konvolutionellt neuralt nätverk för perception, och en djup förstärkning lärd planering modul. Vi utnyttjar en flerskalig strategi i den perceptuella modellen eftersom den noggrannhet som krävs för att vidta åtgärder med hjälp av förstärkningslärande är mycket mindre än den noggrannhet som krävs för robotstyrning. Vi visar att det resulterande systemet överträffar det traditionella tillvägagångssättet för antingen perception eller planering. Vi demonstrerar också vårt tillvägagångssätts robusthet mot olika kartkonfigurationer och andra störande parametrar genom användning av domän randomisering i utbildningen. Koden har släppts: https://github.com/montrealrobotics/dal och är kompatibel med OpenAI gym ram, samt Gazebo simulator. Index Terms-Lokalisering, djupinlärning inom robotik och automation, rörelse- och vägplanering, AI-baserade metoder.
På samma sätt genererar den djupa aktiva lokaliseringsmetoden i REF kontrollåtgärder från en karta och sensordata i en end-to-end ram som innebär inlärd perception och policymoduler.
Deep Active Localization
{'venue': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'journal': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Mathematics']}