論文の概要: Thinking While Moving: Deep Reinforcement Learning with Concurrent Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.06089v4
• Date: Sat, 25 Apr 2020 21:19:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 23:09:30.096012
• Title: Thinking While Moving: Deep Reinforcement Learning with Concurrent Control
• Title（参考訳）: 移動しながら考える - 同時制御による深層強化学習
• Authors: Ted Xiao, Eric Jang, Dmitry Kalashnikov, Sergey Levine, Julian Ibarz, Karol Hausman, Alexander Herzog
• Abstract要約: 本研究では,制御システムの時間的進化とともに,ポリシーからのアクションのサンプリングを同時に行わなければならないような環境下での強化学習について検討する。 人や動物のように、ロボットは思考と移動を同時に行わなければならず、前の動作が完了する前に次の動作を決定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 122.49572467292293
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We study reinforcement learning in settings where sampling an action from the policy must be done concurrently with the time evolution of the controlled system, such as when a robot must decide on the next action while still performing the previous action. Much like a person or an animal, the robot must think and move at the same time, deciding on its next action before the previous one has completed. In order to develop an algorithmic framework for such concurrent control problems, we start with a continuous-time formulation of the Bellman equations, and then discretize them in a way that is aware of system delays. We instantiate this new class of approximate dynamic programming methods via a simple architectural extension to existing value-based deep reinforcement learning algorithms. We evaluate our methods on simulated benchmark tasks and a large-scale robotic grasping task where the robot must "think while moving".
• Abstract（参考訳）: 本研究は,ロボットが以前の動作を継続しながら次の動作を決定する場合など,制御システムの時間的進化とともに,ポリシーからアクションをサンプリングする必要がある状況下で強化学習を研究する。 人や動物のように、ロボットは思考と移動を同時に行わなければならず、前の動作が完了する前に次の動作を決定する。 このような並列制御問題に対するアルゴリズム的フレームワークを開発するために,ベルマン方程式の連続的な定式化から始めて,システムの遅延に気付く方法でそれらを識別する。 既存のバリューベース深層強化学習アルゴリズムへの単純なアーキテクチャ拡張によって、この新しいタイプの近似動的プログラミング手法をインスタンス化する。 提案手法は,シミュレーションによるベンチマークタスクと,ロボットが「移動しながら考える」必要がある大規模ロボット把持タスクについて評価する。

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