Система ViNG: изучение навигации в открытом мире

Система ViNG: изучение навигации в открытом мире Источник фото: pixabay.com

Специалисты разработали навигационную систему, основанную на машинном обучении, для достижения наглядно обозначенных целей и продемонстрировали эту систему на реальной платформе мобильного робота.

Метод представляет собой привлекательную альтернативу традиционным способам роботизированной навигации: вместо того, чтобы рассуждать об окружающей среде с точки зрения геометрии и карт, обучение может позволить роботу узнать о возможностях навигации, понять, какие типы препятствий можно преодолеть (например, высокая трава).

Однако, в отличие от обычных алгоритмов планирования, сложнее изменить цель изученной политики во время развертывания. Ученые предложили метод обучения навигации к цели изображения желаемого пункта назначения.

Объединив изученную политику с топологическим графом, построенным из ранее наблюдаемых данных, система может определить, как достичь этой визуально обозначенной цели даже при переменном внешнем виде и освещении.

Три ключевых идеи, предложение путевых точек, обрезка графа и отрицательный анализ, позволяют созданному методу научиться ориентироваться в реальных средах, используя только офлайн-данные, в условиях, когда предшествующие методы затрудняются.

Специалисты реализовали метод на реальном наземном роботе, работающем на открытом воздухе, и показали, что система ViNG превосходит ранее предложенные методы целевого обучения с подкреплением, включая другие методы, которые включают обучение с подкреплением и поиск.

Источник: arxiv.org