本研究では、自律移動ロボットの隠密行動を実現するための手法を提案している。
まず、LiDARデータを用いて環境の高さマップ、カバーマップ、脅威マップを生成する。これにより、ロボットの位置や目標地点、隠れ場所、脅威の位置などを把握することができる。
次に、これらの環境情報を入力として、オフラインの強化学習を用いて、目標地点に効率的かつ隠密に到達するための経路計画ポリシーを学習する。
学習したポリシーを用いて、ロボットは環境の特徴を活用しながら、脅威に曝されることを最小限に抑えつつ、目標地点に到達することができる。
実際の屋外環境での実験の結果、提案手法は既存手法と比較して、成功率、移動時間、脅威への曝露の低減、カバーの活用の面で優れた性能を示した。
다른 언어로
소스 콘텐츠 기반
arxiv.org
더 깊은 질문