自律移動ロボットのための事前環境地図を必要としない深層強化学習を用いた動作計画

抄録

本稿では、環境地図を必要としない２D-LiDARのデータと目標位置から連続動作指令を出力する自律移動ロボットのための学習ベースの動作計画を提案する。 都市環境での汎化性能が高い自律移動ロボットの安全で効率的なナビゲーションシステムにこの方法を使用することを目的とする。 我々はシミュレータ上のみで深層強化学習を用いて地図なし動作計画を訓練できることを示す。 提案手法の有効性を検証するために、学習したプランナを実世界の実機に直接適用して衝突回避とナビゲーションの性能を評価する。 その結果、事前環境地図を用いずに従来手法と同等のナビゲーション性能が得られることを示した。