Obstacle-Aware Navigation of Soft Growing Robots via Deep Reinforcement Learning

要約

ソフトグローイングロボットは、植物が成長して移動するのと同じ方法で移動して環境に適応するように設計されたロボットの一種で、狭いスペース、危険な地形、移動が困難な場所を移動するために使用できる潜在的な用途があります。
-エリアに到達します。
この研究では、雑然とした環境での軟成長ロボットのナビゲーションを容易にするための深層強化 Q 学習アルゴリズムの適用を検討します。
提案されたアルゴリズムは、ソフト ロボットの柔軟性を利用して、ロボットと環境の間の相互作用を適応させ、意思決定プロセスに組み込みます。
シミュレーションの結果は、提案されたアルゴリズムが、限られた空間内で効果的かつ効率的に移動するソフトロボットの能力を向上させることを示しています。
この研究は、現実世界のシナリオで障害物を認識した経路を計画する際に、成長するロボット、特にソフトロボット全般が直面する課題に対処するための有望なアプローチを提示します。

要約(オリジナル)

Soft growing robots, are a type of robots that are designed to move and adapt to their environment in a similar way to how plants grow and move with potential applications where they could be used to navigate through tight spaces, dangerous terrain, and hard-to-reach areas. This research explores the application of deep reinforcement Q-learning algorithm for facilitating the navigation of the soft growing robots in cluttered environments. The proposed algorithm utilizes the flexibility of the soft robot to adapt and incorporate the interaction between the robot and the environment into the decision-making process. Results from simulations show that the proposed algorithm improves the soft robot’s ability to navigate effectively and efficiently in confined spaces. This study presents a promising approach to addressing the challenges faced by growing robots in particular and soft robots general in planning obstacle-aware paths in real-world scenarios.

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