論文の概要: RL STaR Platform: Reinforcement Learning for Simulation based Training of Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.09595v1
• Date: Mon, 21 Sep 2020 03:09:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-16 04:33:51.701771
• Title: RL STaR Platform: Reinforcement Learning for Simulation based Training of Robots
• Title（参考訳）: rl star platform: ロボットのシミュレーションベーストレーニングのための強化学習
• Authors: Tamir Blum, Gabin Paillet, Mickael Laine, Kazuya Yoshida
• Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、宇宙ロボット工学における自律性と意思決定能力を高めるための、有望な分野である。 本稿では,RL STaRプラットフォームについて紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.249853429482705
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning (RL) is a promising field to enhance robotic autonomy and decision making capabilities for space robotics, something which is challenging with traditional techniques due to stochasticity and uncertainty within the environment. RL can be used to enable lunar cave exploration with infrequent human feedback, faster and safer lunar surface locomotion or the coordination and collaboration of multi-robot systems. However, there are many hurdles making research challenging for space robotic applications using RL and machine learning, particularly due to insufficient resources for traditional robotics simulators like CoppeliaSim. Our solution to this is an open source modular platform called Reinforcement Learning for Simulation based Training of Robots, or RL STaR, that helps to simplify and accelerate the application of RL to the space robotics research field. This paper introduces the RL STaR platform, and how researchers can use it through a demonstration.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、宇宙ロボットの自律性と意思決定能力を高めるための有望な分野である。 RLは、人間のフィードバックの少ない月面洞窟探査、より高速で安全な月面移動、マルチロボットシステムの協調と協調を可能にするために使用できる。 しかし、特にCoppeliaSimのような従来のロボットシミュレーターのリソース不足のため、RLと機械学習を使った宇宙ロボット応用の研究に挑戦するハードルが数多くある。 我々のソリューションはReinforcement Learning for Simulation based Training of Robots(RL STaR)と呼ばれるオープンソースのモジュラープラットフォームで、宇宙ロボット研究分野へのRLの応用を簡素化し、加速するのに役立ちます。 本稿では,RL STaRプラットフォームについて紹介する。

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