論文の概要: ReLMoGen: Leveraging Motion Generation in Reinforcement Learning for Mobile Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07792v2
• Date: Fri, 26 Mar 2021 04:44:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 20:37:17.125571
• Title: ReLMoGen: Leveraging Motion Generation in Reinforcement Learning for Mobile Manipulation
• Title（参考訳）: ReLMoGen: モバイル操作のための強化学習における動き生成の活用
• Authors: Fei Xia, Chengshu Li, Roberto Mart\'in-Mart\'in, Or Litany, Alexander Toshev, Silvio Savarese
• Abstract要約: ReLMoGenは、サブゴールを予測するための学習されたポリシーと、これらのサブゴールに到達するために必要な動作を計画し実行するためのモーションジェネレータを組み合わせたフレームワークである。 本手法は,フォトリアリスティック・シミュレーション環境における7つのロボットタスクの多種多様なセットをベンチマークする。 ReLMoGenは、テスト時に異なるモーションジェネレータ間で顕著な転送可能性を示し、実際のロボットに転送する大きな可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 99.2543521972137
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many Reinforcement Learning (RL) approaches use joint control signals (positions, velocities, torques) as action space for continuous control tasks. We propose to lift the action space to a higher level in the form of subgoals for a motion generator (a combination of motion planner and trajectory executor). We argue that, by lifting the action space and by leveraging sampling-based motion planners, we can efficiently use RL to solve complex, long-horizon tasks that could not be solved with existing RL methods in the original action space. We propose ReLMoGen -- a framework that combines a learned policy to predict subgoals and a motion generator to plan and execute the motion needed to reach these subgoals. To validate our method, we apply ReLMoGen to two types of tasks: 1) Interactive Navigation tasks, navigation problems where interactions with the environment are required to reach the destination, and 2) Mobile Manipulation tasks, manipulation tasks that require moving the robot base. These problems are challenging because they are usually long-horizon, hard to explore during training, and comprise alternating phases of navigation and interaction. Our method is benchmarked on a diverse set of seven robotics tasks in photo-realistic simulation environments. In all settings, ReLMoGen outperforms state-of-the-art Reinforcement Learning and Hierarchical Reinforcement Learning baselines. ReLMoGen also shows outstanding transferability between different motion generators at test time, indicating a great potential to transfer to real robots.
• Abstract（参考訳）: 多くの強化学習(RL)アプローチでは、連続制御タスクのアクション空間として共同制御信号(位置、速度、トルク)を使用する。 本研究では,運動生成器(運動プランナと軌道実行器の組み合わせ)のサブゴールの形で,動作空間をより高いレベルに上げることを提案する。 我々は、アクション空間を持ち上げ、サンプリングベースのモーションプランナーを利用することで、従来のアクション空間における既存のRL法では解けない複雑な長い水平タスクを効率的に解決できると主張している。 サブゴールを予測するための学習ポリシと,これらのサブゴールに到達するために必要な動作を計画し実行するためのモーションジェネレータを組み合わせたフレームワークであるReLMoGenを提案する。 提案手法を検証するために,ReLMoGenを2種類のタスクに適用する。 1) 対話型ナビゲーションタスク, 目的地に到達するために環境とのインタラクションが必要となるナビゲーション問題, および 2)移動操作タスク,ロボット基盤の移動を必要とする操作タスク。 これらの問題は、通常長い水平であり、訓練中は探索が困難であり、ナビゲーションと相互作用の交互フェーズを構成するため、難しい。 本手法は,フォトリアリスティックシミュレーション環境における7つのロボットタスクの多種多様なセットでベンチマークを行う。 あらゆる設定において、ReLMoGenは最先端の強化学習と階層的強化学習のベースラインを上回ります。 relmogenはまた、テスト時に異なるモーションジェネレータ間の優れた転送可能性を示しており、実際のロボットに転送する大きな可能性を示している。

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