TopoNav: Topological Navigation for Efficient Exploration in Sparse Reward Environments

要約

未知の領域を探索する自律型ロボットは、事前の地図なしで、限られた外部フィードバックを使用して効果的にナビゲートするという重大な課題に直面しています。
この課題は、従来の探索手法が失敗することが多い、報酬が少ない環境ではさらに深刻になります。
この論文では、ロボットがこれらの制約を克服し、効率的で適応性のある目標指向の探索を達成できるようにする新しいフレームワークである TopoNav を紹介します。
TopoNav の基本的な構成要素は、アクティブなトポロジー マッピング、固有の報酬メカニズム、および階層的な目標の優先順位付けです。
TopoNav は、その探索を通じて、重要な場所と経路を捕捉する動的なトポロジー マップを構築します。
固有の報酬を利用して、このマップ内の指定されたサブ目標に向かってロボットを誘導し、報酬がまばらな設定でも構造化された探索を促進します。
効率的なナビゲーションを確保するために、TopoNav は階層目標駆動型アクティブ トポロジー フレームワークを採用しており、ロボットが全体的な目標に焦点を当てながら、障害物回避などの当面のタスクを優先できるようにします。
私たちは、現実世界の状況を再現するシミュレートされた環境で TopoNav の有効性を実証します。
私たちの結果は、探査効率、ナビゲーション精度、予期せぬ障害物への適応性が大幅に向上していることを明らかにし、捜索救助、環境モニタリング、惑星探査などの幅広い用途で自律探査に革命をもたらす可能性を示しています。

要約(オリジナル)

Autonomous robots exploring unknown areas face a significant challenge — navigating effectively without prior maps and with limited external feedback. This challenge intensifies in sparse reward environments, where traditional exploration techniques often fail. In this paper, we introduce TopoNav, a novel framework that empowers robots to overcome these constraints and achieve efficient, adaptable, and goal-oriented exploration. TopoNav’s fundamental building blocks are active topological mapping, intrinsic reward mechanisms, and hierarchical objective prioritization. Throughout its exploration, TopoNav constructs a dynamic topological map that captures key locations and pathways. It utilizes intrinsic rewards to guide the robot towards designated sub-goals within this map, fostering structured exploration even in sparse reward settings. To ensure efficient navigation, TopoNav employs the Hierarchical Objective-Driven Active Topologies framework, enabling the robot to prioritize immediate tasks like obstacle avoidance while maintaining focus on the overall goal. We demonstrate TopoNav’s effectiveness in simulated environments that replicate real-world conditions. Our results reveal significant improvements in exploration efficiency, navigational accuracy, and adaptability to unforeseen obstacles, showcasing its potential to revolutionize autonomous exploration in a wide range of applications, including search and rescue, environmental monitoring, and planetary exploration.

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