論文の概要: Co-optimising Robot Morphology and Controller in a Simulated Open-Ended Environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.03062v1
• Date: Wed, 7 Apr 2021 11:28:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 02:18:00.374889
• Title: Co-optimising Robot Morphology and Controller in a Simulated Open-Ended Environment
• Title（参考訳）: 模擬開放環境におけるロボット形態と制御器の協調最適化
• Authors: Emma Hjellbrekke Stensby, Kai Olav Ellefsen and Kyrre Glette
• Abstract要約: エージェントがロコホートする環境の変化が形態の収束にどのように影響するかを示す。 オープンエンド進化環境において進化するエージェント集団は,手作り環境において進化するエージェント集団よりも大きな形態的多様性を示すことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4502611532302039
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Designing robots by hand can be costly and time consuming, especially if the robots have to be created with novel materials, or be robust to internal or external changes. In order to create robots automatically, without the need for human intervention, it is necessary to optimise both the behaviour and the body design of the robot. However, when co-optimising the morphology and controller of a locomoting agent the morphology tends to converge prematurely, reaching a local optimum. Approaches such as explicit protection of morphological innovation have been used to reduce this problem, but it might also be possible to increase exploration of morphologies using a more indirect approach. We explore how changing the environment, where the agent locomotes, affects the convergence of morphologies. The agents' morphologies and controllers are co-optimised, while the environments the agents locomote in are evolved open-endedly with the Paired Open-Ended Trailblazer (POET). We compare the diversity, fitness and robustness of agents evolving in environments generated by POET to agents evolved in handcrafted curricula of environments. Our agents each contain of a population of individuals being evolved with a genetic algorithm. This population is called the agent-population. We show that agent-populations evolving in open-endedly evolving environments exhibit larger morphological diversity than agent-populations evolving in hand crafted curricula of environments. POET proved capable of creating a curriculum of environments which encouraged both diversity and quality in the populations. This suggests that POET may be capable of reducing premature convergence in co-optimisation of morphology and controllers.
• Abstract（参考訳）: ロボットを手作業で設計するのはコストと時間がかかり、特に新しい材料で作る必要がある場合や、内部または外部の変化に対して堅牢である場合などだ。 人間の介入を必要とせずにロボットを自動的に作成するには,ロボットの動作と身体設計の両方を最適化する必要がある。 しかし、回転剤の形態と制御を共最適化する場合、形態は早期に収束し、局所的最適に達する傾向がある。 形態学的革新の明確な保護のようなアプローチは、この問題を軽減するために使われてきたが、より間接的なアプローチを用いて形態学の探索を増やすこともできるかもしれない。 エージェントがロコホートする環境の変化が形態の収束にどのように影響するかを考察する。 エージェントのモルフォロジーとコントローラは共最適化され、エージェントのロコモットした環境は、ペアのオープンエンドトレイルブレイザー(poet)と共にオープンに進化している。 我々は,POETが生成する環境において進化するエージェントの多様性,適合性,堅牢性を,手作りの環境における進化するエージェントと比較した。 我々のエージェントは 遺伝的アルゴリズムで 進化している個体群を それぞれ含んでいる この人口はエージェント人口と呼ばれる。 オープンエンド進化環境において進化するエージェント集団は,手作り環境において進化するエージェント集団よりも大きな形態的多様性を示す。 POETは、人口の多様性と品質の両方を奨励する環境のカリキュラムを作成することができることを示した。 このことは、POETがモルフォロジーとコントローラの共最適化における初期収束を減少させることができることを示唆している。

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