論文の概要: Learning to Fly -- a Gym Environment with PyBullet Physics for Reinforcement Learning of Multi-agent Quadcopter Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.02142v1
• Date: Wed, 3 Mar 2021 02:47:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-04 14:48:39.336486
• Title: Learning to Fly -- a Gym Environment with PyBullet Physics for Reinforcement Learning of Multi-agent Quadcopter Control
• Title（参考訳）: 飛べる学習--多エージェントクワッドコプター制御の強化学習のためのパイブルレット物理を用いた体育環境
• Authors: Jacopo Panerati (1 and 2), Hehui Zheng (3), SiQi Zhou (1 and 2), James Xu (1), Amanda Prorok (3), Angela P. Schoellig (1 and 2) ((1) University of Toronto Institute for Aerospace Studies, (2) Vector Institute for Artificial Intelligence, (3) University of Cambridge)
• Abstract要約: 本稿では,Bullet物理エンジンに基づく複数クワッドコプターのオープンソース環境を提案する。 マルチエージェントおよびビジョンベースの強化学習インターフェース、および現実的な衝突と空力効果のサポートは、私たちの知識の最高に、その種の最初のものにします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robotic simulators are crucial for academic research and education as well as the development of safety-critical applications. Reinforcement learning environments -- simple simulations coupled with a problem specification in the form of a reward function -- are also important to standardize the development (and benchmarking) of learning algorithms. Yet, full-scale simulators typically lack portability and parallelizability. Vice versa, many reinforcement learning environments trade-off realism for high sample throughputs in toy-like problems. While public data sets have greatly benefited deep learning and computer vision, we still lack the software tools to simultaneously develop -- and fairly compare -- control theory and reinforcement learning approaches. In this paper, we propose an open-source OpenAI Gym-like environment for multiple quadcopters based on the Bullet physics engine. Its multi-agent and vision based reinforcement learning interfaces, as well as the support of realistic collisions and aerodynamic effects, make it, to the best of our knowledge, a first of its kind. We demonstrate its use through several examples, either for control (trajectory tracking with PID control, multi-robot flight with downwash, etc.) or reinforcement learning (single and multi-agent stabilization tasks), hoping to inspire future research that combines control theory and machine learning.
• Abstract（参考訳）: ロボットシミュレータは、学術研究と教育、および安全クリティカルなアプリケーションの開発に不可欠です。 強化学習環境 -- 報酬関数の形で問題仕様と結合した単純なシミュレーション -- もまた、学習アルゴリズムの開発(およびベンチマーク)を標準化する上で重要である。 しかし、フルスケールのシミュレータは移植性と並列性に欠ける。 逆に、多くの強化学習環境は、おもちゃのような問題における高いサンプルスループットのためのトレードオフリアリズムである。 パブリックデータセットはディープラーニングとコンピュータビジョンに大きく貢献していますが、制御理論と強化学習アプローチを同時に開発し、比較するソフトウェアツールはまだありません。 本稿では,Bullet物理エンジンに基づく複数クワッドコプターのためのオープンソースのOpenAI Gymライクな環境を提案する。 マルチエージェントおよびビジョンベースの強化学習インターフェース、および現実的な衝突と空力効果のサポートは、私たちの知識の最高に、その種の最初のものにします。 我々は、制御(pid制御による軌道追跡、ダウンウォッシュによるマルチロボット飛行など)の例を通して、その使用例を実証する。 または強化学習(単一および複数エージェント安定化タスク)、制御理論と機械学習を組み合わせた将来の研究を刺激することを望んでいます。

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