Robot navigation anticipative strategies in deep reinforcement motion planning
Visualitza/Obre
10.1007/978-3-031-21062-4_6
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/382993
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2022
EditorSpringer
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
The navigation of robots in dynamic urban environments, re-quires elaborated anticipative strategies for the robot to avoid collisions with dynamic objects, like bicycles or pedestrians, and to be human aware. We have developed and analyzed three anticipative strategies in motion planning taking into account the future motion of the mobile objects that can move up to 18 km/h. First, we have used our hybrid policy resulting from a Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) training and the Social Force Model (SFM), and we have tested it in simulation in four complex map scenarios with many pedestrians. Second, we have used these anticipative strategies in real-life experiments using the hybrid motion planning method and the ROS Navigation Stack with Dynamic Windows Approach (NS-DWA). The results in simulations and real-life experiments show very good results in open environments and also in mixed scenarios with narrow spaces.
Descripció
The version of record of this article, first published in ROBOT2022: Fifth Iberian Robotics Conference, is available online at Publisher’s website: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-21062-4_6
CitacióGil, O.; Sanfeliu, A. Robot navigation anticipative strategies in deep reinforcement motion planning. A: Iberian Robotics Conference. "ROBOT2022: Fifth Iberian Robotics Conference: Advances in Robotics, volume 2". Berlín: Springer, 2022, p. 67-78. ISBN 978-3-031-21062-4. DOI 10.1007/978-3-031-21062-4_6.
ISBN978-3-031-21062-4
Versió de l'editorhttps://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-21062-4_6
Col·leccions
- Departament d'Enginyeria de Sistemes, Automàtica i Informàtica Industrial - Ponències/Comunicacions de congressos [1.500]
- VIS - Visió Artificial i Sistemes Intel·ligents - Ponències/Comunicacions de congressos [292]
- Doctorat en Automàtica, Robòtica i Visió - Ponències/Comunicacions de congressos [166]
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Robot_2022__Rob ... cement_Motion_Planning.pdf | Main Article | 4,987Mb | Visualitza/Obre |