A Survey on Reinforcement Learning Applications in SLAM

要約

特に自動車業界におけるモバイル ロボットの出現により、ユーザー エクスペリエンスが強化され、複雑なナビゲーションの課題に適切に対処できる有望な時代が到来します。
これらの進歩を実現するには、集中的な技術的努力と、特に同時位置特定とマッピング (SLAM) の重要な領域における多数の複雑なタスクの成功裏の実行が必要です。
深層学習や強化学習などのさまざまな人工知能 (AI) 手法は、SLAM の課題に対処するための実行可能なソリューションを提供します。
この研究では、SLAM のコンテキストにおける強化学習の応用を特に調査します。
強化学習により、エージェント (ロボット) が繰り返し対話してその環境からフィードバックを受信できるようにすることで、ナビゲーションとマッピングのスキルの習得が促進され、それによってロボットの意思決定能力が強化されます。
このアプローチには、ナビゲーション能力の向上、回復力の向上、センサー精度への依存の低減、意思決定プロセスの改善など、いくつかの利点があります。
SLAM における強化学習の利用の概要を提供するこの研究の結果は、この分野における重要な進歩を明らかにしています。
この調査は、これらの技術の進化と革新的な統合にも焦点を当てています。

要約(オリジナル)

The emergence of mobile robotics, particularly in the automotive industry, introduces a promising era of enriched user experiences and adept handling of complex navigation challenges. The realization of these advancements necessitates a focused technological effort and the successful execution of numerous intricate tasks, particularly in the critical domain of Simultaneous Localization and Mapping (SLAM). Various artificial intelligence (AI) methodologies, such as deep learning and reinforcement learning, present viable solutions to address the challenges in SLAM. This study specifically explores the application of reinforcement learning in the context of SLAM. By enabling the agent (the robot) to iteratively interact with and receive feedback from its environment, reinforcement learning facilitates the acquisition of navigation and mapping skills, thereby enhancing the robot’s decision-making capabilities. This approach offers several advantages, including improved navigation proficiency, increased resilience, reduced dependence on sensor precision, and refinement of the decision-making process. The findings of this study, which provide an overview of reinforcement learning’s utilization in SLAM, reveal significant advancements in the field. The investigation also highlights the evolution and innovative integration of these techniques.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google