論文の概要: Guided Curriculum Learning for Walking Over Complex Terrain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.03848v2
• Date: Mon, 1 Feb 2021 19:36:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 11:39:11.676604
• Title: Guided Curriculum Learning for Walking Over Complex Terrain
• Title（参考訳）: 複雑な地形を歩むための指導カリキュラム学習
• Authors: Brendan Tidd, Nicolas Hudson, Akansel Cosgun
• Abstract要約: 本稿では,二足歩行のための深層強化学習政策を学習するための3段階カリキュラムを提案する。 シミュレーション実験において,本手法は5種類の地形に対して,歩行方針の学習に有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4192504570921622
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reliable bipedal walking over complex terrain is a challenging problem, using a curriculum can help learning. Curriculum learning is the idea of starting with an achievable version of a task and increasing the difficulty as a success criteria is met. We propose a 3-stage curriculum to train Deep Reinforcement Learning policies for bipedal walking over various challenging terrains. In the first stage, the agent starts on an easy terrain and the terrain difficulty is gradually increased, while forces derived from a target policy are applied to the robot joints and the base. In the second stage, the guiding forces are gradually reduced to zero. Finally, in the third stage, random perturbations with increasing magnitude are applied to the robot base, so the robustness of the policies are improved. In simulation experiments, we show that our approach is effective in learning walking policies, separate from each other, for five terrain types: flat, hurdles, gaps, stairs, and steps. Moreover, we demonstrate that in the absence of human demonstrations, a simple hand designed walking trajectory is a sufficient prior to learn to traverse complex terrain types. In ablation studies, we show that taking out any one of the three stages of the curriculum degrades the learning performance.
• Abstract（参考訳）: 複雑な地形の上を歩くという信頼性の高い二足歩行は難しい問題だ。 カリキュラム学習とは、タスクの達成可能なバージョンから始めて、成功基準が満たされるにつれて難易度を高めるという考え方である。 本稿では,二足歩行のための深層強化学習政策を学習するための3段階カリキュラムを提案する。 第1段階では、エージェントは容易な地形上で開始され、徐々に地形の難しさが増し、目標方針から導出される力がロボット関節およびベースに適用される。 第2段階では、誘導力は徐々にゼロに減少する。 最後に、第3段階では、ロボットベースに大きさが大きくなるランダムな摂動が適用され、ポリシーの堅牢性が改善される。 シミュレーション実験では, 平面, ハードル, 隙間, 階段, 階段の5種類の地形に対して, 歩行方針の学習に有効であることを示した。 さらに,人間による実演の欠如により,複雑な地形を横断することを学ぶには,簡単な手で設計した歩行路が十分であることを示す。 アブレーション研究において,カリキュラムの3段階のいずれかを選択すると,学習性能が低下することが示された。

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