論文の概要: Lifelong Robotic Reinforcement Learning by Retaining Experiences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.09180v1
• Date: Sun, 19 Sep 2021 18:00:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-21 16:44:27.940193
• Title: Lifelong Robotic Reinforcement Learning by Retaining Experiences
• Title（参考訳）: 持続体験による生涯ロボット強化学習
• Authors: Annie Xie, Chelsea Finn
• Abstract要約: 多くのマルチタスク強化学習は、ロボットが常にすべてのタスクからデータを収集できると仮定している。 本研究では,物理ロボットシステムの実用的制約を動機として,現実的なマルチタスクRL問題について検討する。 我々は、ロボットのスキルセットを累積的に成長させるために、過去のタスクで学んだデータとポリシーを効果的に活用するアプローチを導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.79346922421323
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-task learning ideally allows robots to acquire a diverse repertoire of useful skills. However, many multi-task reinforcement learning efforts assume the robot can collect data from all tasks at all times. In reality, the tasks that the robot learns arrive sequentially, depending on the user and the robot's current environment. In this work, we study a practical sequential multi-task RL problem that is motivated by the practical constraints of physical robotic systems, and derive an approach that effectively leverages the data and policies learned for previous tasks to cumulatively grow the robot's skill-set. In a series of simulated robotic manipulation experiments, our approach requires less than half the samples than learning each task from scratch, while avoiding impractical round-robin data collection. On a Franka Emika Panda robot arm, our approach incrementally learns ten challenging tasks, including bottle capping and block insertion.
• Abstract（参考訳）: マルチタスク学習により、ロボットは有用なスキルの多様なレパートリーを取得できる。 しかし、多くのマルチタスク強化学習は、ロボットが常にすべてのタスクからデータを収集できると仮定している。 実際には、ユーザやロボットの現在の環境に応じて、ロボットが学習するタスクが順次到着する。 本研究では,ロボットシステムの実用的制約を動機とする実用的な逐次的マルチタスクrl問題について検討し,従来のタスクで学習したデータとポリシーを効果的に活用し,ロボットのスキルセットを累積的に拡大する手法を導出する。 シミュレーションによるロボット操作実験では,各タスクをスクラッチから学習するよりも半数以下のサンプルを必要とするが,非現実的なラウンドロビンデータ収集は避けている。 Franka Emika Pandaのロボットアームでは、ボトルキャップやブロック挿入など10の課題を徐々に学習しています。

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