Learning to Navigate from Scratch using World Models and Curiosity: the Good, the Bad, and the Ugly

要約

未知の環境をゼロからナビゲートすることを学ぶのは困難な問題です。
この研究では、世界モデルと、新しい環境での自律ナビゲーションのための好奇心主導の探索を統合するシステムを紹介します。
私たちは、さまざまな規模と複雑さのシミュレーションと実際の実験を通じてパフォーマンスを評価します。
シミュレートされた環境では、このアプローチは周囲を迅速かつ包括的に探索します。
現実世界のシナリオでは、さらなる課題が生じます。
小規模で制御された環境では有望であることが証明されていますが、大規模で動的な環境では現在のシステムに課題が生じる可能性があることを私たちは認識しています。
私たちの分析は、同じ地域の繰り返しの探査を防ぐために、環境の変化に対処できる、適応可能で堅牢な世界モデルを開発することの重要性を強調しています。

要約(オリジナル)

Learning to navigate unknown environments from scratch is a challenging problem. This work presents a system that integrates world models with curiosity-driven exploration for autonomous navigation in new environments. We evaluate performance through simulations and real-world experiments of varying scales and complexities. In simulated environments, the approach rapidly and comprehensively explores the surroundings. Real-world scenarios introduce additional challenges. Despite demonstrating promise in a small controlled environment, we acknowledge that larger and dynamic environments can pose challenges for the current system. Our analysis emphasizes the significance of developing adaptable and robust world models that can handle environmental changes to prevent repetitive exploration of the same areas.

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