論文の概要: Constrained-Space Optimization and Reinforcement Learning for Complex Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.00716v1
• Date: Wed, 1 Apr 2020 21:50:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-17 18:19:48.192873
• Title: Constrained-Space Optimization and Reinforcement Learning for Complex Tasks
• Title（参考訳）: 複雑なタスクに対する制約空間最適化と強化学習
• Authors: Ya-Yen Tsai, Bo Xiao, Edward Johns, Guang-Zhong Yang
• Abstract要約: Demonstrationからの学習は、オペレータ操作スキルをロボットに転送するためにますます利用されている。 本稿では,複雑なタスクを管理するための制約付き空間最適化と強化学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.648636742651185
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning from Demonstration is increasingly used for transferring operator manipulation skills to robots. In practice, it is important to cater for limited data and imperfect human demonstrations, as well as underlying safety constraints. This paper presents a constrained-space optimization and reinforcement learning scheme for managing complex tasks. Through interactions within the constrained space, the reinforcement learning agent is trained to optimize the manipulation skills according to a defined reward function. After learning, the optimal policy is derived from the well-trained reinforcement learning agent, which is then implemented to guide the robot to conduct tasks that are similar to the experts' demonstrations. The effectiveness of the proposed method is verified with a robotic suturing task, demonstrating that the learned policy outperformed the experts' demonstrations in terms of the smoothness of the joint motion and end-effector trajectories, as well as the overall task completion time.
• Abstract（参考訳）: Demonstrationからの学習は、オペレータ操作スキルをロボットに転送するためにますます利用されている。 実際には、安全上の制約だけでなく、限られたデータと不完全な人間のデモンストレーションに対応することが重要です。 本稿では,複雑なタスクを管理するための制約空間最適化と強化学習手法を提案する。 拘束空間内の相互作用により、強化学習エージェントは、所定の報酬関数に従って操作スキルを最適化するように訓練される。 学習後、最適な方針は訓練された強化学習エージェントから導き出され、専門家のデモンストレーションに類似したタスクをロボットに指導するために実装される。 提案手法の有効性をロボット縫合作業で検証し, 学習した方針が, 関節運動の滑らかさ, 終末効果の軌跡, 全体の作業完了時間において, 専門家のデモンストレーションよりも優れていることを示した。

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