論文の概要: Solving Challenging Dexterous Manipulation Tasks With Trajectory Optimisation and Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.05104v2
• Date: Sun, 16 May 2021 19:32:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-10-20 11:47:22.642031
• Title: Solving Challenging Dexterous Manipulation Tasks With Trajectory Optimisation and Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 軌道最適化と強化学習による難解な操作課題の解法
• Authors: Henry Charlesworth and Giovanni Montana
• Abstract要約: 人為的なロボットハンドの使い方を自律的に学ぶ訓練エージェントは、様々な複雑な操作タスクを実行できるシステムに繋がる可能性を秘めている。 まず、現在の強化学習と軌跡最適化技術が困難であるような、シミュレーション操作の難易度を課題として紹介する。 次に、これらの環境における既存の手法よりもはるかに優れた性能を示す、単純な軌道最適化を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.315501760755609
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Training agents to autonomously learn how to use anthropomorphic robotic hands has the potential to lead to systems capable of performing a multitude of complex manipulation tasks in unstructured and uncertain environments. In this work, we first introduce a suite of challenging simulated manipulation tasks that current reinforcement learning and trajectory optimisation techniques find difficult. These include environments where two simulated hands have to pass or throw objects between each other, as well as an environment where the agent must learn to spin a long pen between its fingers. We then introduce a simple trajectory optimisation that performs significantly better than existing methods on these environments. Finally, on the challenging PenSpin task we combine sub-optimal demonstrations generated through trajectory optimisation with off-policy reinforcement learning, obtaining performance that far exceeds either of these approaches individually, effectively solving the environment. Videos of all of our results are available at: https://dexterous-manipulation.github.io/
• Abstract（参考訳）: 人工的なロボットの手の使い方を自律的に学習する訓練エージェントは、非構造的で不確定な環境で複雑な操作タスクを多種多様なシステムで実行できる可能性を持っている。 本稿では,まず,現在の強化学習と軌道最適化手法が困難になるような,シミュレーションによる操作課題の組を導入する。 これには、2つのシミュレートされた手が互いにオブジェクトを渡したり投げたりする必要のある環境や、エージェントが指の間に長いペンを回転させることを学ぶ環境が含まれる。 次に,これらの環境における既存手法よりもはるかに優れた単純な軌道最適化を提案する。 最後に、挑戦的なpenspinタスクでは、軌道最適化によって生成されたサブオプティマイズと、オフポリティカル強化学習を組み合わせることで、これらのアプローチを個別に超えたパフォーマンスを得て、環境を効果的に解決します。 結果の全ビデオは、https://dexterous-manipulation.github.io/で閲覧できます。

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