論文の概要: Safe Learning in Robotics: From Learning-Based Control to Safe
Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.06266v1
- Date: Fri, 13 Aug 2021 14:22:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-16 12:59:55.333937
- Title: Safe Learning in Robotics: From Learning-Based Control to Safe
Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: ロボット工学における安全学習: 学習に基づく制御から安全強化学習へ
- Authors: Lukas Brunke, Melissa Greeff, Adam W. Hall, Zhaocong Yuan, Siqi Zhou,
Jacopo Panerati, Angela P. Schoellig (University of Toronto Institute for
Aerospace Studies, University of Toronto Robotics Institute, Vector Institute
for Artificial Intelligence)
- Abstract要約: 我々は、機械学習を用いて、不確実性の下で安全な意思決定を実現するための最近の進歩についてレビューする。
不安定なダイナミクスを学習することで、パフォーマンスを安全に向上する学習ベースの制御アプローチ。
今後数年間、ロボット学習の分野を牽引するオープンな課題をいくつか取り上げる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9258421820410225
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The last half-decade has seen a steep rise in the number of contributions on
safe learning methods for real-world robotic deployments from both the control
and reinforcement learning communities. This article provides a concise but
holistic review of the recent advances made in using machine learning to
achieve safe decision making under uncertainties, with a focus on unifying the
language and frameworks used in control theory and reinforcement learning
research. Our review includes: learning-based control approaches that safely
improve performance by learning the uncertain dynamics, reinforcement learning
approaches that encourage safety or robustness, and methods that can formally
certify the safety of a learned control policy. As data- and learning-based
robot control methods continue to gain traction, researchers must understand
when and how to best leverage them in real-world scenarios where safety is
imperative, such as when operating in close proximity to humans. We highlight
some of the open challenges that will drive the field of robot learning in the
coming years, and emphasize the need for realistic physics-based benchmarks to
facilitate fair comparisons between control and reinforcement learning
approaches.
- Abstract（参考訳）: この半減期は、コントロールと強化の両方の学習コミュニティから、現実世界のロボット展開のための安全な学習方法への貢献が急増している。
本稿では、制御理論と強化学習研究で使用される言語とフレームワークの統合に焦点をあて、不確実性の下で安全な意思決定を実現するために機械学習を用いた最近の進歩を簡潔に、包括的にレビューする。
不確定なダイナミクスを学習することで、パフォーマンスを安全に向上させる学習ベースの制御アプローチ、安全性や堅牢性を促進する強化学習アプローチ、学習した制御ポリシーの安全性を正式に証明する手法などです。
データと学習に基づくロボット制御の手法が勢いを増し続けており、研究者は、人間の近くで操作する場合など、安全性が不可欠である現実のシナリオにおいて、いつ、どのようにそれらを活用するかを理解する必要がある。
ロボット学習の分野を今後数年間で推進するオープン課題を浮き彫りにして,制御と強化学習のアプローチを公平に比較するための,現実的な物理ベースのベンチマークの必要性を強調した。
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