Daily Arxiv

世界中で発行される人工知能関連の論文をまとめるページです。
このページはGoogle Geminiを活用して要約し、非営利で運営しています。
論文の著作権は著者および関連機関にあり、共有する際は出典を明記してください。

Train-Once Plan-Anywhere Kinodynamic Motion Planning via Diffusion Trees

Created by
  • Haebom

作者

Yaniv Hassidof, Tom Jurgenson, Kiril Solovey

概要

本論文は、ロボットの動力学的制約に従いながら衝突のない軌跡を計算する動力学運動計画問題を扱います。従来のサンプリングベースの企画者（SBPs）は、ランダムなアクションサンプリングのために探索速度が遅い限界を持っており、学習ベースの企画者は一般化性能が不足して安全性保証が難しいという欠点があります。この論文では、拡散方針（DP）を活用してSBPの状態空間探索を効率的に案内する「拡散ツリー（DiTree）」フレームワークを提示します。 DiTreeは、単一の環境で訓練されたDPアクションサンプラーをRRTプランナーと組み合わせて、複雑なダイナミクスシステムに対して安全で効率的なソリューションを提供します。実験の結果、DiTreeは従来のSBPよりも3倍速く、成功率を約30％向上させることがわかりました。

Takeaways、Limitations

•
Takeaways:
◦
拡散方針を活用し、サンプリングベースのプランナーの効率を大幅に向上させました。
◦
単一の環境で訓練されたモデルをさまざまな環境に適用できる一般化パフォーマンスを示します。
◦
既存のSBPと学習ベースの方法の限界を克服し、安全で効率的な動的運動計画を可能にします。
◦
実験の結果、従来のSBPよりもスピードと成功率の点で優れた性能が実証されました。
•
Limitations：
◦
本論文で提示されたDiTreeの性能は、特定の環境と訓練データに依存し得る。さまざまな環境やロボットシステムの追加実験が必要です。
◦
拡散政策の訓練過程の詳細な説明が欠けているため、再現性のレビューが必要です。
◦
非常に複雑な環境や制約の多い環境でのパフォーマンスには、追加の研究が必要です。
👍
Made with Slashpage