論文の概要: Sample-efficient Reinforcement Learning in Robotic Table Tennis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.03275v3
• Date: Wed, 24 Mar 2021 16:02:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-29 05:06:36.737494
• Title: Sample-efficient Reinforcement Learning in Robotic Table Tennis
• Title（参考訳）: ロボット卓球におけるサンプル効率強化学習
• Authors: Jonas Tebbe, Lukas Krauch, Yapeng Gao, Andreas Zell
• Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、様々なコンピュータゲームやシミュレーションにおいて、近年顕著な成功を収めている。 本稿では,テーブルテニスロボットの例として,サンプル効率のよいRLアルゴリズムを提案する。 提案手法は,シミュレーションと実ロボットの両方において,いくつかの挑戦的なシナリオで競合的に機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.902676888661755
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning (RL) has achieved some impressive recent successes in various computer games and simulations. Most of these successes are based on having large numbers of episodes from which the agent can learn. In typical robotic applications, however, the number of feasible attempts is very limited. In this paper we present a sample-efficient RL algorithm applied to the example of a table tennis robot. In table tennis every stroke is different, with varying placement, speed and spin. An accurate return therefore has to be found depending on a high-dimensional continuous state space. To make learning in few trials possible the method is embedded into our robot system. In this way we can use a one-step environment. The state space depends on the ball at hitting time (position, velocity, spin) and the action is the racket state (orientation, velocity) at hitting. An actor-critic based deterministic policy gradient algorithm was developed for accelerated learning. Our approach performs competitively both in a simulation and on the real robot in a number of challenging scenarios. Accurate results are obtained without pre-training in under $200$ episodes of training. The video presenting our experiments is available at https://youtu.be/uRAtdoL6Wpw.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(rl)は、様々なコンピュータゲームやシミュレーションにおいて、最近の印象的な成功を収めている。 これらの成功の大部分は、エージェントが学べるエピソードの数が多いことに基づいている。 しかし、一般的なロボット応用では、実現可能な試みの数は極めて限られている。 本稿では,テーブルテニスロボットの例として,サンプル効率のよいRLアルゴリズムを提案する。 卓球では、各ストロークは異なるが、配置、速度、回転が異なる。 したがって、正確なリターンは高次元連続状態空間に依存する必要がある。 少ない試行数で学習できるようにするため,本手法をロボットシステムに組み込む。 このようにして、ワンステップ環境を使用できます。 状態空間は打時のボール(位置、速度、スピン)に依存し、アクションは打時のラケット状態(向き、速度)である。 アクタ-クリティックに基づく決定論的ポリシー勾配アルゴリズムを開発した。 私たちのアプローチは、シミュレーションと実際のロボットの両方において、多くの困難なシナリオで競争的に実行します。 正確な結果は、200ドル以下のトレーニングで事前トレーニングすることなく得られる。 実験のビデオはhttps://youtu.be/uRAtdoL6Wpw.comで公開されている。

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