Fugu-MT 論文翻訳(概要): Sim2Real Transfer for Reinforcement Learning without Dynamics Randomization

論文の概要: Sim2Real Transfer for Reinforcement Learning without Dynamics Randomization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.11635v1
Date: Wed, 19 Feb 2020 11:10:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-30 13:37:04.648370
Title: Sim2Real Transfer for Reinforcement Learning without Dynamics Randomization
Title（参考訳）: ダイナミクスランダム化のない強化学習のためのSim2Real Transfer
Authors: Manuel Kaspar, Juan David Munoz Osorio, J\"urgen Bock
Abstract要約: カーデシアン空間における強化学習において,作業空間制御フレームワーク(OSC)を協調的およびカルデシアン的制約下で利用する方法について述べる。提案手法は,動的ランダム化を伴わずにポリシーを伝達できる一方で,高速かつ調整可能な自由度で学習することができる。
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: In this work we show how to use the Operational Space Control framework (OSC) under joint and cartesian constraints for reinforcement learning in cartesian space. Our method is therefore able to learn fast and with adjustable degrees of freedom, while we are able to transfer policies without additional dynamics randomizations on a KUKA LBR iiwa peg in-hole task. Before learning in simulation starts, we perform a system identification for aligning the simulation environment as far as possible with the dynamics of a real robot. Adding constraints to the OSC controller allows us to learn in a safe way on the real robot or to learn a flexible, goal conditioned policy that can be easily transferred from simulation to the real robot.
Abstract（参考訳）: 本研究は,カーデシアン空間における強化学習のために,共同およびカルデシアン制約下での運用空間制御フレームワーク(OSC)の使用方法を示す。そこで本手法では,KUKA LBR iiwa peg in-hole タスクにおいて,動的ランダム化を伴わずにポリシーを転送できる一方で,高速かつ自由度で学習することができる。シミュレーションを開始する前に、シミュレーション環境を実際のロボットのダイナミクスと可能な限り一致させるシステム識別を行う。 OSCコントローラに制約を加えることで、実際のロボット上で安全な方法で学習したり、シミュレーションから実際のロボットに簡単に移行できるフレキシブルな目標条件付きポリシーを学ぶことができます。

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