Fugu-MT 論文翻訳(概要): Blue River Controls: A toolkit for Reinforcement Learning Control Systems on Hardware

論文の概要: Blue River Controls: A toolkit for Reinforcement Learning Control Systems on Hardware

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.02254v1
Date: Tue, 7 Jan 2020 19:24:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-13 21:37:00.675354
Title: Blue River Controls: A toolkit for Reinforcement Learning Control Systems on Hardware
Title（参考訳）: Blue River Controls: ハードウェア上の強化学習制御システムのためのツールキット
Authors: Kirill Polzounov, Ramitha Sundar, Lee Redden
Abstract要約: 私たちはBlue River Controlsという,現実世界のハードウェア上で強化学習アルゴリズムのトレーニングとテストを可能にするツールを紹介します。 OpenAI Gymをベースとしたシンプルなインターフェースを備えており、シミュレーションとハードウェアの両方で直接動作する。また、他のハードウェア上でのRLアルゴリズムのトレーニングを簡単にするツールも提供しています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We provide a simple hardware wrapper around the Quanser's hardware-in-the-loop software development kit (HIL SDK) to allow for easy development of new Quanser hardware. To connect to the hardware we use a module written in Cython. The internal QuanserWrapper class handles most of the difficult aspects of interacting with hardware, including the timing (using a hardware timer), and ensuring the data sent to hardware is safe and correct, where safety corresponds to safe operating voltage and current for the specified hardware. Much of the recent success of Reinforcement learning (RL) has been made possible with training and testing tools like OpenAI Gym and Deepmind Control Suite. Unfortunately, tools for quickly testing and transferring high-frequency RL algorithms from simulation to real hardware environment remain mostly absent. We present Blue River Controls, a tool that allows to train and test reinforcement learning algorithms on real-world hardware. It features a simple interface based on OpenAI Gym, that works directly on both simulation and hardware. We use Quanser's Qube Servo2-USB platform, an underactuated rotary pendulum as an initial testing device. We also provide tools to simplify training RL algorithms on other hardware. Several baselines, from both classical controllers and pretrained RL agents are included to compare performance across tasks. Blue River Controls is available at this https URL: https://github.com/BlueRiverTech/quanser-openai-driver
Abstract（参考訳）: 我々はQuanserのハードウェア・イン・ザ・ループ・ソフトウェア開発キット(HIL SDK)を囲むシンプルなハードウェアラッパーを提供し、新しいQuanserハードウェアの開発を容易にする。ハードウェアに接続するには、Cythonで記述されたモジュールを使用します。内部quanserwrapperクラスは、(ハードウェアタイマーを使用する)タイミングや、ハードウェアに送信されるデータが安全かつ正しいことを保証することを含む、ハードウェアとのインタラクションの難点の大部分を処理し、安全が指定されたハードウェアの安全な動作電圧と電流に対応する。 Reinforcement Learning(RL)の成功の多くは、OpenAI GymやDeepmind Control Suiteといったトレーニングとテストツールによって実現されている。残念なことに、シミュレーションから実際のハードウェア環境への高速なRLアルゴリズムのテストと転送のためのツールはほとんどない。強化学習アルゴリズムを実世界のハードウェア上でトレーニングし,テストするためのツールであるblue river controlsを提案する。 openai gymをベースにしたシンプルなインターフェースで、シミュレーションとハードウェアの両方で直接動作する。 QuanserのQube Servo2-USBプラットフォームは、初期テストデバイスとして不活性化された回転振り子である。また、他のハードウェア上でのRLアルゴリズムのトレーニングを簡単にするツールも提供しています。古典的なコントローラと事前訓練されたRLエージェントの両方のベースラインは、タスク間でのパフォーマンスを比較するために含まれている。 blue river controlsはこのhttps urlで利用可能である。 https://github.com/bluerivertech/quanser-openai-driver

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