ロボットの障害物回避を行動系列全体で調整する手法

Guangyuan Wang氏が率いる研究チームは、新たなデモンストレーションの収集や再学習を行わずに、事前学習済みのロボットポリシーを障害物に対応させる推論時の手法を説明している。ロボットの予測経路を評価し、各ステップを個別に修正するのではなく、行動系列全体にわたって障害物を避けるための補正を分散させる。

障害物のある7つのシナリオと4つの操作タスクで実施したテストでは、衝突を避けてタスクに成功したのは140件中105件だったと研究チームは報告している。絶対行動を用いた点ごとのガイダンスでは、140件中8件だった。これらは報告された実験結果であり、要旨には、こうしたシナリオ以外での手法の性能は記されていない。