Planning the path with Reinforcement Learning: Optimal Robot Motion Planning in RoboCup Small Size League Environments

要約

この研究では、動的なロボカップ スモール サイズ リーグ (SSL) におけるロボットの動作計画の課題に取り組むための強化学習 (RL) の可能性を調査します。
ヒューリスティック制御アプローチを使用して、障害物のない環境および単一障害物の経路計画環境における RL の有効性を評価します。
アブレーション研究により、パフォーマンスの大幅な向上が明らかになりました。
私たちの方法は、ベースライン アルゴリズムと比較して、障害物のない環境で 60% の時間短縮を達成しました。
さらに、私たちの発見は、動くブロックの周りを巧みにナビゲートする動的な障害物回避能力を実証しました。
これらの発見は、困難で予測不可能な SSL 環境においてロボットの動作計画を強化する RL の可能性を強調しています。

要約(オリジナル)

This work investigates the potential of Reinforcement Learning (RL) to tackle robot motion planning challenges in the dynamic RoboCup Small Size League (SSL). Using a heuristic control approach, we evaluate RL’s effectiveness in obstacle-free and single-obstacle path-planning environments. Ablation studies reveal significant performance improvements. Our method achieved a 60% time gain in obstacle-free environments compared to baseline algorithms. Additionally, our findings demonstrated dynamic obstacle avoidance capabilities, adeptly navigating around moving blocks. These findings highlight the potential of RL to enhance robot motion planning in the challenging and unpredictable SSL environment.

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