論文の概要: Low Dimensional State Representation Learning with Robotics Priors in Continuous Action Spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.01667v1
• Date: Sun, 4 Jul 2021 15:42:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-06 14:51:02.933213
• Title: Low Dimensional State Representation Learning with Robotics Priors in Continuous Action Spaces
• Title（参考訳）: 連続行動空間におけるロボットによる低次元状態表現学習
• Authors: Nicol\`o Botteghi, Khaled Alaa, Mannes Poel, Beril Sirmacek, Christoph Brune, Abeje Mersha, Stefano Stramigioli
• Abstract要約: 強化学習アルゴリズムは、エンドツーエンドで複雑なロボティクスタスクを解くことができることが証明されている。 本稿では,ロボットの生の知覚情報から得られる高次元の観察から,低次元状態表現の学習と最適ポリシーの学習を組み合わせた枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.692025477306212
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous robots require high degrees of cognitive and motoric intelligence to come into our everyday life. In non-structured environments and in the presence of uncertainties, such degrees of intelligence are not easy to obtain. Reinforcement learning algorithms have proven to be capable of solving complicated robotics tasks in an end-to-end fashion without any need for hand-crafted features or policies. Especially in the context of robotics, in which the cost of real-world data is usually extremely high, reinforcement learning solutions achieving high sample efficiency are needed. In this paper, we propose a framework combining the learning of a low-dimensional state representation, from high-dimensional observations coming from the robot's raw sensory readings, with the learning of the optimal policy, given the learned state representation. We evaluate our framework in the context of mobile robot navigation in the case of continuous state and action spaces. Moreover, we study the problem of transferring what learned in the simulated virtual environment to the real robot without further retraining using real-world data in the presence of visual and depth distractors, such as lighting changes and moving obstacles.
• Abstract（参考訳）: 自律型ロボットは、私たちの日常生活に高レベルの認知的および自律的知性を必要とする。 非構造環境や不確実性の存在下では、そのような知能の程度は容易には得られない。 強化学習アルゴリズムは、手作りの機能やポリシーを必要とせずに、エンドツーエンドで複雑なロボティクスタスクを解決できることが証明されている。 特に、実世界のデータのコストが通常非常に高いロボティクスの文脈では、高いサンプル効率を達成する強化学習ソリューションが必要である。 本稿では,ロボットの生の知覚情報から得られる高次元の観察から,学習状態表現から得られた最適方針の学習まで,低次元状態表現の学習を組み合わせる枠組みを提案する。 我々は,移動ロボットナビゲーションの文脈において,連続状態や行動空間において,我々のフレームワークを評価する。 さらに,仮想環境シミュレーションで学んだことを実ロボットに移す問題を,照明変化や移動障害物などの視覚・奥行き障害の存在下で,実世界データを用いてさらに再訓練することなく検討した。

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