論文の概要: Using Simulation Optimization to Improve Zero-shot Policy Transfer of Quadrotors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.01369v1
• Date: Tue, 4 Jan 2022 22:32:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-06 19:50:12.580753
• Title: Using Simulation Optimization to Improve Zero-shot Policy Transfer of Quadrotors
• Title（参考訳）: シミュレーション最適化によるクワッドロータのゼロショットポリシー転送の改善
• Authors: Sven Gronauer, Matthias Kissel, Luca Sacchetto, Mathias Korte, Klaus Diepold
• Abstract要約: 実世界データを用いて微調整を行うことなく,シミュレーションで完全に強化学習を施した低レベルの制御ポリシを訓練し,四足歩行ロボットに展開することが可能であることを示す。 私たちのニューラルネットワークベースのポリシーは、オンボードセンサーデータのみを使用し、組み込みドローンハードウェアで完全に動作します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.14999444543328289
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we show that it is possible to train low-level control policies with reinforcement learning entirely in simulation and, then, deploy them on a quadrotor robot without using real-world data to fine-tune. To render zero-shot policy transfers feasible, we apply simulation optimization to narrow the reality gap. Our neural network-based policies use only onboard sensor data and run entirely on the embedded drone hardware. In extensive real-world experiments, we compare three different control structures ranging from low-level pulse-width-modulated motor commands to high-level attitude control based on nested proportional-integral-derivative controllers. Our experiments show that low-level controllers trained with reinforcement learning require a more accurate simulation than higher-level control policies.
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では,強化学習による低レベルの制御ポリシをシミュレーションで完全に訓練し,実世界のデータを使わずに四足歩行ロボットに展開することができることを示す。 ゼロショットポリシー転送を実現するために,シミュレーション最適化を適用し,現実のギャップを狭める。 私たちのニューラルネットワークベースのポリシーは、オンボードセンサーデータのみを使用し、組み込みドローンハードウェアで完全に動作します。 実世界の広範囲な実験では、低レベルパルス幅変調モータ指令からネスト比例積分導出制御に基づく高レベル姿勢制御までの3つの異なる制御構造を比較した。 実験の結果,強化学習で訓練された低レベルコントローラは,高レベル制御ポリシよりも正確なシミュレーションを必要とすることがわかった。

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