論文の概要: Towards a Sample Efficient Reinforcement Learning Pipeline for Vision Based Robotics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.09719v1
• Date: Thu, 20 May 2021 13:13:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-21 13:29:23.181793
• Title: Towards a Sample Efficient Reinforcement Learning Pipeline for Vision Based Robotics
• Title（参考訳）: 視覚型ロボットのための効率的な強化学習パイプラインの試作
• Authors: Maxence Mahe, Pierre Belamri, Jesus Bujalance Martin
• Abstract要約: 我々は,ロボットアームの訓練に要する時間を制限するために,パイプラインをできるだけ効率的に組み立てることによって,スクラッチからボールに到達するための時間を制限する方法について検討した。 パイプラインは、RGBビデオから関連する情報をComputer Visionアルゴリズムでキャプチャする、という2つの部分に分けられる。 もうひとつは、Deep Reinforcement Learning(深層強化学習)アルゴリズムを使って、ロボットアームが自分の前にあるターゲットに到達できるように、より速くトレーニングする方法だ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Deep Reinforcement learning holds the guarantee of empowering self-ruling robots to master enormous collections of conduct abilities with negligible human mediation. The improvements brought by this technique enables robots to perform difficult tasks such as grabbing or reaching targets. Nevertheless, the training process is still time consuming and tedious especially when learning policies only with RGB camera information. This way of learning is capital to transfer the task from simulation to the real world since the only external source of information for the robot in real life is video. In this paper, we study how to limit the time taken for training a robotic arm with 6 Degrees Of Freedom (DOF) to reach a ball from scratch by assembling a pipeline as efficient as possible. The pipeline is divided into two parts: the first one is to capture the relevant information from the RGB video with a Computer Vision algorithm. The second one studies how to train faster a Deep Reinforcement Learning algorithm in order to make the robotic arm reach the target in front of him. Follow this link to find videos and plots in higher resolution: \url{https://drive.google.com/drive/folders/1_lRlDSoPzd_GTcVrxNip10o_lm-_DPdn?usp=sharing}
• Abstract（参考訳）: 深層強化学習は、人間の仲介を無視できる膨大な行動能力のコレクションを習得する自己学習ロボットの権限を保証している。 この技術によってもたらされる改善により、ロボットはターゲットをつかむ、到達するといった難しいタスクを実行できる。 それでも、トレーニングプロセスは、特にRGBカメラ情報のみでの学習ポリシーでは、時間がかかり、面倒です。 この学習方法は,実生活におけるロボットの外部情報源はビデオのみであるため,シミュレーションから実世界へタスクを移すことが重要である。 本稿では,6自由度(dof)のロボットアームのトレーニングに要する時間を,可能な限り効率的にパイプラインを組み立てることで,スクラッチからボールに到達できる時間を制限する方法について検討する。 パイプラインは2つの部分に分けられる: 1つ目は、コンピュータビジョンアルゴリズムを用いてrgbビデオから関連する情報をキャプチャする。 2つめは、ロボットアームを目の前の目標に到達させるために、深層強化学習アルゴリズムを高速にトレーニングする方法である。 url{https://drive.google.com/drive/folders/1_lrldsopzd_gtcvrxnip10o_lm-_dpdn?usp=shareing}

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