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08.05.2019 | Ausgabe 8/2019

Autonomous Robots 8/2019

Real-time robot path planning from simple to complex obstacle patterns via transfer learning of options

Zeitschrift:
Autonomous Robots > Ausgabe 8/2019
Autoren:
Olimpiya Saha, Prithviraj Dasgupta, Bradley Woosley
Wichtige Hinweise

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

We consider the problem of path planning in an initially unknown environment where a robot does not have an a priori map of its environment but has access to prior information accumulated by itself from navigation in similar but not identical environments. To address the navigation problem, we propose a novel, machine learning-based algorithm called Semi-Markov Decision Process with Unawareness and Transfer (SMDPU-T) where a robot records a sequence of its actions around obstacles as action sequences called options which are then reused by it within a framework called Markov Decision Process with unawareness (MDPU) to learn suitable, collision-free maneuvers around more complex obstacles in future. We have analytically derived the cost bounds of the selected option by SMDPU-T and the worst case time complexity of our algorithm. Our experimental results on simulated robots within Webots simulator illustrate that SMDPU-T takes \(24\%\) planning time and \(39\%\) total time to solve same navigation tasks while, our hardware results on a Turtlebot robot indicate that SMDPU-T on average takes \(53\%\) planning time and \(60\%\) total time as compared to a recent, sampling-based path planner.

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