Learning」の意訳です。Francisさんによる投稿です。planning)を組み合わせて、それらの範囲を拡大し、長距離ナビゲーションを可能にすることです。PRM-RLによる長距離ナビゲーションの実現サンプリングベースのプランナーは、ロボットの動きを近似することによって長距離ナビゲーションの課題に取り組みます。roadmaps)は、ロボットの位場所をサンプリングし、到達可能な経路と結び付け、広い空間でロボットが取り得る動きをロードマップに落とし込みます。Roboticsを受賞した私達の2つ目の論文では、PRMと手動でチューニングした強化学習ベースのローカルプランナー(AutoRLなし)を組み合わせて、ロボットをローカル環境で1回訓練し、その後、異なる環境に適応させました。ロボットごとに、一般的なシミュレーション環境でローカルプランナーポリシーをトレーニングします。次に、そのポリシーに関するPRM(PRM-RLと呼ばれます)をデプロイ環境のフロアプランに基づいて構築します。建物内に配置したい任意の「ロボット+環境設定」ごとに、同じフロアプランを使用できます。PRM-RLを構築する際は、強化学習ベースのローカルプランナー(ロボットが受けるノイズも考慮に入れる能力を持ちます)が、ノード間を確実かつ一貫してナビゲートできる場合にのみ、サンプリングされたノード同士を接続します。これはモンテカルロシミュレーションによって行われます。結果のロードマップは、特定のロボットの機能と地理的要因の両方に合わせて調整されています。形状が同じでもセンサーとアクチュエーター(駆動装置)が異なるロボット同士のロードマップは、接続性が異なります。ロボットはコーナーを回って移動できるので、ノードから明確に直線で見通せないノードも接続先に含めることができます。壁や障害物の近くにあるノードは、センサーノイズのためにロードマップに含まれる可能性が低くなります。実行時に、RLエージェントはロードマップの地点情報から地点情報にナビゲートして進んでいきます。ランダムに選択されたノードペアごとに3つのモンテカルロシミュレーションを用いてロードマップが構築されます。最大の地図は288メートル×163メートルです。11億の衝突判定を必要とするクラスタ内の300のワーカーにより4日間にわたって収集された、約700,000のエッジを含みます。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。=心に響いた言葉クリミアから戻ったナイチンゲールは、イギリスの病院改革に着手しました。ところが、当時のビクトリア女王は数字を見るのが何よりも嫌いでした。そこで、女王が数字を見る事がなく理解できるように、ナイチンゲールはパイチャート(円グラフ)などのグラフを考案し、カラフルな図にして女王の説得に成功したと言われています。WordPress.。