論文の概要: Learning to Actively Reduce Memory Requirements for Robot Control Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07451v2
• Date: Sat, 14 Nov 2020 03:27:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 04:37:19.066637
• Title: Learning to Actively Reduce Memory Requirements for Robot Control Tasks
• Title（参考訳）: ロボット制御タスクにおけるメモリ要求をアクティブに削減する学習
• Authors: Meghan Booker and Anirudha Majumdar
• Abstract要約: ロボットを制御するための最先端のアプローチは、しばしばタスクに過剰にリッチなメモリ表現を使用するか、手作りのトリックをメモリ効率に頼っている。 この研究は、メモリ表現とポリシーを共同で合成するための一般的なアプローチを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.302265156822829
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robots equipped with rich sensing modalities (e.g., RGB-D cameras) performing long-horizon tasks motivate the need for policies that are highly memory-efficient. State-of-the-art approaches for controlling robots often use memory representations that are excessively rich for the task or rely on hand-crafted tricks for memory efficiency. Instead, this work provides a general approach for jointly synthesizing memory representations and policies; the resulting policies actively seek to reduce memory requirements. Specifically, we present a reinforcement learning framework that leverages an implementation of the group LASSO regularization to synthesize policies that employ low-dimensional and task-centric memory representations. We demonstrate the efficacy of our approach with simulated examples including navigation in discrete and continuous spaces as well as vision-based indoor navigation set in a photo-realistic simulator. The results on these examples indicate that our method is capable of finding policies that rely only on low-dimensional memory representations, improving generalization, and actively reducing memory requirements.
• Abstract（参考訳）: 長距離作業を行うリッチセンシングモード(例えばRGB-Dカメラ)を備えたロボットは、メモリ効率の高いポリシーの必要性を動機付けている。 ロボットを制御するための最先端のアプローチは、しばしばタスクに過剰にリッチなメモリ表現を使用するか、手作りのトリックをメモリ効率に頼っている。 代わりに、この作業は、メモリ表現とポリシーを共同で合成するための一般的なアプローチを提供する。 具体的には、低次元およびタスク中心のメモリ表現を用いたポリシーを合成するために、グループLASSO正規化の実装を活用する強化学習フレームワークを提案する。 本手法は, 離散空間および連続空間におけるナビゲーションや, フォトリアリスティックシミュレータにおける視覚に基づく屋内ナビゲーションセットなど, シミュレーション例を用いて, 実効性を示す。 これらの例から,本手法は低次元メモリ表現のみに依存するポリシーを見つけ,一般化を改善し,メモリ要求を積極的に低減できることを示す。

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