論文の概要: BayesSimIG: Scalable Parameter Inference for Adaptive Domain Randomization with IsaacGym

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.04527v1
• Date: Fri, 9 Jul 2021 16:21:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-12 13:36:51.362015
• Title: BayesSimIG: Scalable Parameter Inference for Adaptive Domain Randomization with IsaacGym
• Title（参考訳）: BayesSimIG:IsaacGymを用いた適応的ドメインランダム化のためのスケーラブルパラメータ推論
• Authors: Rika Antonova, Fabio Ramos, Rafael Possas, Dieter Fox
• Abstract要約: BayesSimIGは、最近リリースされたNVIDIA IsaacGymと統合されたBayesSimの実装を提供するライブラリである。 BayesSimIGはNVIDIABoardと統合して、高次元の後方のスライスを簡単に視覚化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.53949960353792
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: BayesSim is a statistical technique for domain randomization in reinforcement learning based on likelihood-free inference of simulation parameters. This paper outlines BayesSimIG: a library that provides an implementation of BayesSim integrated with the recently released NVIDIA IsaacGym. This combination allows large-scale parameter inference with end-to-end GPU acceleration. Both inference and simulation get GPU speedup, with support for running more than 10K parallel simulation environments for complex robotics tasks that can have more than 100 simulation parameters to estimate. BayesSimIG provides an integration with TensorBoard to easily visualize slices of high-dimensional posteriors. The library is built in a modular way to support research experiments with novel ways to collect and process the trajectories from the parallel IsaacGym environments.
• Abstract（参考訳）: BayesSimは、シミュレーションパラメータの確率自由推論に基づく強化学習における領域ランダム化の統計手法である。 本稿では、最近リリースされたNVIDIA IsaacGymと統合されたBayesSimの実装を提供するライブラリであるBayesSimIGの概要を紹介する。 この組み合わせにより、エンドツーエンドgpuアクセラレーションによる大規模パラメータ推論が可能になる。 推論とシミュレーションの両方にgpuのスピードアップがあり、100以上のシミュレーションパラメータを持つ複雑なロボットタスクに対して、10k以上の並列シミュレーション環境の実行をサポートする。 BayesSimIGは、高次元の後方のスライスを簡単に視覚化するTensorBoardとの統合を提供する。 このライブラリはモジュール的な方法で構築され、並列IsaacGym環境から軌跡を収集・処理する新しい方法で研究実験を支援する。

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