論文の概要: Model-Based Inverse Reinforcement Learning from Visual Demonstrations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09034v2
• Date: Wed, 6 Jan 2021 19:12:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-06 04:31:18.643866
• Title: Model-Based Inverse Reinforcement Learning from Visual Demonstrations
• Title（参考訳）: 実演によるモデルベース逆強化学習
• Authors: Neha Das and Sarah Bechtle and Todor Davchev and Dinesh Jayaraman and Akshara Rai and Franziska Meier
• Abstract要約: 本稿では,視覚的人間の実演のみを与えられた場合のコスト関数を学習する,勾配に基づく逆強化学習フレームワークを提案する。 学習したコスト関数は、視覚モデル予測制御によって実証された振る舞いを再現するために使用される。 2つの基本的なオブジェクト操作タスクでハードウェアのフレームワークを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.23223474119314
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scaling model-based inverse reinforcement learning (IRL) to real robotic manipulation tasks with unknown dynamics remains an open problem. The key challenges lie in learning good dynamics models, developing algorithms that scale to high-dimensional state-spaces and being able to learn from both visual and proprioceptive demonstrations. In this work, we present a gradient-based inverse reinforcement learning framework that utilizes a pre-trained visual dynamics model to learn cost functions when given only visual human demonstrations. The learned cost functions are then used to reproduce the demonstrated behavior via visual model predictive control. We evaluate our framework on hardware on two basic object manipulation tasks.
• Abstract（参考訳）: 未知のダイナミクスを持つ実際のロボット操作タスクへのモデルベース逆強化学習(irl)のスケーリングは、まだ未解決の問題である。 重要な課題は、優れたダイナミクスモデルを学び、高次元の状態空間にスケールするアルゴリズムを開発し、視覚的および固有的なデモンストレーションから学ぶことができることだ。 本研究では,事前学習された視覚力学モデルを用いて,視覚人間によるデモンストレーションのみを与えられた場合のコスト関数を学習する,勾配に基づく逆強化学習フレームワークを提案する。 学習したコスト関数は、視覚モデル予測制御によって実証された振る舞いを再現するために使用される。 2つの基本的なオブジェクト操作タスクでハードウェアのフレームワークを評価する。

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