論文の概要: Uncertainty Aware System Identification with Universal Policies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.05844v1
• Date: Fri, 11 Feb 2022 18:27:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-15 15:39:00.389722
• Title: Uncertainty Aware System Identification with Universal Policies
• Title（参考訳）: 普遍政策による不確実性認識システム同定
• Authors: Buddhika Laknath Semage, Thommen George Karimpanal, Santu Rana and Svetha Venkatesh
• Abstract要約: Sim2real Transferは、シミュレーションで訓練されたポリシーを、潜在的にノイズの多い現実世界環境に転送することに関心がある。 本研究では,Universal Policy Network (UPN) を用いてシミュレーション学習したタスク固有ポリシーを格納するUncertainty-aware Policy Search (UncAPS)を提案する。 次に、我々は、DRのような方法で関連するUPNポリシーを組み合わせることで、与えられた環境に対して堅牢なポリシーを構築するために、堅牢なベイズ最適化を採用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.44896435487879
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sim2real transfer is primarily concerned with transferring policies trained in simulation to potentially noisy real world environments. A common problem associated with sim2real transfer is estimating the real-world environmental parameters to ground the simulated environment to. Although existing methods such as Domain Randomisation (DR) can produce robust policies by sampling from a distribution of parameters during training, there is no established method for identifying the parameters of the corresponding distribution for a given real-world setting. In this work, we propose Uncertainty-aware policy search (UncAPS), where we use Universal Policy Network (UPN) to store simulation-trained task-specific policies across the full range of environmental parameters and then subsequently employ robust Bayesian optimisation to craft robust policies for the given environment by combining relevant UPN policies in a DR like fashion. Such policy-driven grounding is expected to be more efficient as it estimates only task-relevant sets of parameters. Further, we also account for the estimation uncertainties in the search process to produce policies that are robust against both aleatoric and epistemic uncertainties. We empirically evaluate our approach in a range of noisy, continuous control environments, and show its improved performance compared to competing baselines.
• Abstract（参考訳）: sim2real transferは、主にシミュレーションで訓練されたポリシーを、潜在的に騒がしい実環境に転送することに関心がある。 sim2real transferに関連する一般的な問題は、実世界の環境パラメータを推定してシミュレーション環境を接地することである。 ドメインランダム化(DR)のような既存の手法は、トレーニング中にパラメータの分布からサンプリングすることで堅牢なポリシーを生成することができるが、与えられた実世界の設定に対して対応する分布のパラメータを特定するための確立された方法はない。 本研究では,Universal Policy Network (UPN) を用いて,環境パラメータの多岐にわたるシミュレーション学習されたタスク固有ポリシーを格納し,その後,ロバストなベイズ最適化を用いて,関連するUPNポリシーをDR風に組み合わせて,与えられた環境に対するロバストなポリシーを構築するUncertainty-Aware Policy Search (UncAPS)を提案する。 このようなポリシー駆動の接地は、タスク関連のパラメータセットのみを推定するので、より効率的になるだろう。 さらに,検索プロセスにおける不確実性の評価も考慮し,失語症とてんかんの双方に対して堅牢なポリシーを作成する。 我々は,ノイズの多い連続制御環境でのアプローチを実証的に評価し,その性能を競合するベースラインと比較した。

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