論文の概要: Reinforcement Learning with Adaptive Curriculum Dynamics Randomization for Fault-Tolerant Robot Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.10005v1
• Date: Fri, 19 Nov 2021 01:55:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-22 15:55:07.263047
• Title: Reinforcement Learning with Adaptive Curriculum Dynamics Randomization for Fault-Tolerant Robot Control
• Title（参考訳）: フォールトトレラントロボット制御のための適応型カリキュラムダイナミクスランダム化による強化学習
• Authors: Wataru Okamoto, Hiroshi Kera, Kazuhiko Kawamoto
• Abstract要約: ACDRアルゴリズムは、ランダムなアクチュエータ故障条件下で四足歩行ロボットを適応的に訓練することができる。 ACDRアルゴリズムは、アクチュエータ故障を検出するための追加モジュールを必要としないロボットシステムを構築するために使用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.9631159466100305
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study is aimed at addressing the problem of fault tolerance of quadruped robots to actuator failure, which is critical for robots operating in remote or extreme environments. In particular, an adaptive curriculum reinforcement learning algorithm with dynamics randomization (ACDR) is established. The ACDR algorithm can adaptively train a quadruped robot in random actuator failure conditions and formulate a single robust policy for fault-tolerant robot control. It is noted that the hard2easy curriculum is more effective than the easy2hard curriculum for quadruped robot locomotion. The ACDR algorithm can be used to build a robot system that does not require additional modules for detecting actuator failures and switching policies. Experimental results show that the ACDR algorithm outperforms conventional algorithms in terms of the average reward and walking distance.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,四足ロボットのアクチュエータ故障に対する耐障害性の問題に対処することを目的としている。 特に、動的ランダム化(ACDR)を用いた適応型カリキュラム強化学習アルゴリズムを確立する。 ACDRアルゴリズムは、ランダムなアクチュエータ故障条件下で四足歩行ロボットを適応的に訓練し、フォールトトレラントロボット制御のための単一のロバストポリシーを定式化することができる。 hard2easyのカリキュラムは、四足歩行ロボットのeasy2hardのカリキュラムよりも効果的である。 ACDRアルゴリズムは、アクチュエータ故障やスイッチングポリシーを検出するための追加モジュールを必要としないロボットシステムを構築するために使用できる。 実験の結果,ACDRアルゴリズムは平均報酬と歩行距離において従来のアルゴリズムよりも優れていた。

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