論文の概要: Learning visual servo policies via planner cloning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.11810v1
• Date: Sun, 24 May 2020 17:56:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 13:34:30.162227
• Title: Learning visual servo policies via planner cloning
• Title（参考訳）: プランナークローニングによる視覚サーボポリシーの学習
• Authors: Ulrich Viereck, Kate Saenko, Robert Platt
• Abstract要約: 本稿では,シミュレーションにおけるフルステート・モーション・プランナーの動作を模倣するポリシーを学ぶために,行動クローニングを利用するプランナーのクローンについて検討する。 そこで我々はPinalized Q Cloning (PQC) を提案する。 本研究では,新しい環境下での視覚サーボ問題に対して,障害物回避を図りながら,いくつかの基本点と改善点を達成していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.43072595982036
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning control policies for visual servoing in novel environments is an important problem. However, standard model-free policy learning methods are slow. This paper explores planner cloning: using behavior cloning to learn policies that mimic the behavior of a full-state motion planner in simulation. We propose Penalized Q Cloning (PQC), a new behavior cloning algorithm. We show that it outperforms several baselines and ablations on some challenging problems involving visual servoing in novel environments while avoiding obstacles. Finally, we demonstrate that these policies can be transferred effectively onto a real robotic platform, achieving approximately an 87% success rate both in simulation and on a real robot.
• Abstract（参考訳）: 視覚サーボのための学習制御方針は重要な課題である。 しかし,標準モデルフリー政策学習手法は遅い。 本稿では,実状態の運動プランナーの挙動をシミュレーションで模倣する方針を学習するために,行動クローニングを用いたプランナーのクローニングについて検討する。 本稿では,新しい行動クローニングアルゴリズムであるpenalized q clone (pqc)を提案する。 新たな環境下での視覚サーボに関わるいくつかの課題において,いくつかのベースラインやアブレーションよりも優れており,障害を回避できることを示した。 最後に,これらのポリシーを実ロボットプラットフォームに効果的に移行できることを実証し,シミュレーションと実ロボットの両方において,約87%の成功率を達成した。

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