Abstract-High-Speed, låg-latency hinderundvikande som är okänsligt för sensorbuller är viktigt för att göra det möjligt för flera decentraliserade robotar att fungera tillförlitligt i belamrade och dynamiska miljöer. Medan andra distribuerade multi-agent kollision undvikande system finns, dessa system kräver online geometrisk optimering där tråkig parameter inställning och perfekt avkänning är nödvändiga. Vi presenterar en ny end-to-end ram för att generera reaktiva kollisionsundvikande politik för effektiv distribuerad fleragent navigation. Vår metod formulerar en agents navigeringsstrategi som en djup neural nätverk kartläggning från observerade bullriga sensor mätningar till agentens styrkommandon i termer av rörelsehastighet. Vi utbildar nätverket på ett stort antal ramar av kollision undvikande data samlas in genom att upprepade gånger köra en multi-agent simulator med olika parameterinställningar. Vi validerar den inlärda djupa neurala nätverkspolicyn i en uppsättning simulerade och verkliga scenarier med bullriga mätningar och visar att vår metod kan generera en robust navigeringsstrategi som är okänslig för ofullständig avkänning och fungerar tillförlitligt i alla situationer. Vi visar också att vår metod kan vara väl generaliserad till scenarier som inte visas i våra träningsdata, inklusive scener med statiska hinder och agenter med olika storlekar. Videor finns tillgängliga på https://sites.google.com/view/deepmaca.
Lång et al. I Ref föreslogs en ny end-to-end-ram för att generera effektiva strategier för reaktiv kollisionsundvikande för distribuerad fleragentnavigering baserad på fördjupat lärande.
Deep-Learned Collision Avoidance Policy for Distributed Multi-Agent Navigation
{'venue': 'IEEE Robotics and Automation Letters 2(2): 656-663 (2017)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}