FlowNav

動的な環境でのロボットの効率的なナビゲーションは、高頻度で正確な制御アクションを生成することに依存する困難なタスクです。最近の進歩により、ナビゲーションは目標条件付き制御問題として捉えられています。拡散ポリシーなどの目標ベースのナビゲーションの現在の最先端の方法は、サブゴール画像を生成するか、ロボットを誘導するためのロボット制御アクションを生成します。ただし、これらの方法は高精度であるにもかかわらず、かなりの計算コストがかかるため、リアルタイムアプリケーションでの実用性が制限されます。最近、条件付きフローマッチング (CFM) は、拡散のより効率的で堅牢な一般化として登場しました。この研究では、ロボットが環境をナビゲートするのに役立つアクションポリシーを学習するための CFM の使用を検討します。結果は、CFM が非常に正確なロボットアクションを生成できることを示しています。CFM は拡散ポリシーの精度に匹敵するだけでなく、実行時のパフォーマンスを大幅に向上させます。これにより、衝突回避とスムーズな操作には迅速で信頼性の高いアクション生成が不可欠なリアルタイムロボットナビゲーションに特に有利になります。 CFM を活用することで、動的かつ予測不可能な環境の要求に対応できる、よりスケーラブルで応答性の高いロボット ナビゲーション システムへの道筋を提供します。