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title: 【論文読み会】PIC4RL-GYM: A ROS2 MODULAR FRAMEWORK FOR ROBOTS AUTONOMOUS NAVIGATION WITH DEEP REINFORCEMENT LEARNING
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author: [京都大学人工知能研究会KaiRA](https://convert.docswell.com/user/kyoto-kaira)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 【論文読み会】PIC4RL-GYM: A ROS2 MODULAR FRAMEWORK FOR ROBOTS AUTONOMOUS NAVIGATION WITH DEEP REINFORCEMENT LEARNING by 京都大学人工知能研究会KaiRA
published: December 27, 25
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2025年度前期第3回 論文読会
PIC4RL-GYM: A ROS2 MODULAR FRAMEWORK FOR ROBOTS
AUTONOMOUS NAVIGATION WITH DEEP REINFORCEMENT LEARNING
ROS2 × 強化学習でロボットはどこまで賢くなる？
PIC4rl-gym による自律ナビゲーションの実践デモ
Authors: Mauro Martini, Andrea Eirale, Simone Cerrato, Marcello Chiaberge
Affiliation: Department of Electronics and Telecommunications (DET), Politecnico di Torino, Italy
https://arxiv.org/pdf/2211.10714v1
https://github.com/PIC4SeR/PIC4rl_gym
https://github.com/PIC4SeR/PIC4rl_gym_Platforms
KaiRA社会人メンバー
柴田 たけお
0


# Page. 2

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目次
■ ROS2×強化学習によるロボット自律ナビゲーションの
共通実験基盤(PIC4rl-gym)
■ PIC4rl-gym の構成と学習・評価フロー
■ 実験とベンチマーク：PIC4rl-gymで何ができるか
■ まとめと所感


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ROS2×強化学習によるロボット自律ナビゲーションの
共通実験基盤(PIC4rl-gym)
なぜこの論文か？
深層強化学習（DRL）はロボット自律移動で有望
しかし…..
*実機応用まで到達しにくい
*再現性・手法比較が難しい
*共通の実験基盤が存在しない
中心となるアイデア
ROS2 × Gazebo × DRL を統合した
モジュール型ナビゲーション学習基盤 PIC4rl-gym
ロボット・センサ・モデル・学習手法を柔軟に切り替え可能
学習（Training）と評価（Testing）を一体化
先行研究との違い
ROS2ネイティブ（現行ロボット開発の標準）
ナビゲーション特化の共通ベンチマーク
学習済みポリシーを自動評価
（成功率・到達時間・軌跡など）
本論文の貢献
ROS2/Gazebo ベースのDRLナビゲーション基盤
初期環境・センサ・NNモデルの提供
再現性・比較を重視したテストパッケージ


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PIC4rl-gym の構成と学習・評価フロー
基本アイデア
強化学習を ROS2 ノードとして実装
Gazebo 環境と直接接続し，学習と評価を実行
学習（Training）
状態：センサ情報（LiDAR など）
行動：速度指令（cmd_vel）
報酬：到達・衝突・時間など
Gazebo を用いて
環境リセット
ロボット・ゴール再配置
pause / unpause 制御
評価（Testing）
学習済みポリシーを自動ロード
同一環境で 再現性のある評価
軌跡・成功率・到達時間などを計算
新しい評価指標も容易に追加可能
特徴
学習と評価が 同じ構造
ロボット・センサ・タスクをパラメータで切替
比較・再現を前提に設計


# Page. 5

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実験とベンチマーク：PIC4rl-gymで何ができるか
目的
特定手法の性能主張ではなく
PIC4rl-gym が幅広いナビゲーション研究
に使えることを示す
実験カテゴリ（3例）
エンドツーエンド自律移動
センサ → 速度指令（v, ω）
LiDAR / Depth × TD3 / SAC の比較
農業環境（ナビゲーション）
位置推定なしで安全に走行
人物モニタリング
障害物回避しながら人物方向を維持
評価の考え方
同一環境・同一条件で自動評価
成功率・到達時間・軌跡・障害物距離など
ナビゲーション指標を一括比較
ポイント
室内・屋外・特殊タスクまで対応
ロボットやセンサを変えても評価方法は共通
再現性・比較を前提とした実験設計


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まとめ
著者の主張
PIC4rl-gym は、ROS2/Gazebo 上で強化学習ナビゲーションを再現・比較可能にする共通研究基盤である。
著者の今後展開意気込み（2022年時点）
環境・センサ・タスクを拡張し、探索や社会的ナビゲーションなど実環境に近い課題へ発展させる。（でもその後特に進展は公表無し）
発表者の所感
＊考え方としては面白い
＊ROS2(ROBOT OPERATIONG SYSTEM)の今の最新はUBUNTU24.04で動くROS2JAZZYが最新、想定が古くその後の更新もなさそう
＊方向性としては間違ってないので、よりユーザーの層が厚いインターフェースパッケージでやるのがよさそう
＊開発が継続されてないのでなかなか採用は難しい…
＊ROS2 GAZEBOの環境上でGYMを自分のPROJECTや仕様に合わせて定義製作するほうが理解できるかも。


