論文の概要: GraspARL: Dynamic Grasping via Adversarial Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.02119v1
• Date: Fri, 4 Mar 2022 03:25:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-07 15:48:30.149492
• Title: GraspARL: Dynamic Grasping via Adversarial Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: GraspARL: 逆強化学習による動的グラスピング
• Authors: Tianhao Wu, Fangwei Zhong, Yiran Geng, Hongchen Wang, Yongjian Zhu, Yizhou Wang, Hao Dong
• Abstract要約: 動的把握のための逆強化学習フレームワーク,すなわちGraspARLを導入する。 本研究では,ロボットが移動体上の物体を拾い上げ,対向移動体が逃走経路を見つける「移動・放浪」ゲームとして動的把握問題を定式化する。 このようにして、運動器はトレーニング中に様々な移動軌跡を自動生成することができる。また、対向軌道で訓練されたロボットは、様々な動きパターンに一般化することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.03016392075486
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Grasping moving objects, such as goods on a belt or living animals, is an important but challenging task in robotics. Conventional approaches rely on a set of manually defined object motion patterns for training, resulting in poor generalization to unseen object trajectories. In this work, we introduce an adversarial reinforcement learning framework for dynamic grasping, namely GraspARL. To be specific. we formulate the dynamic grasping problem as a 'move-and-grasp' game, where the robot is to pick up the object on the mover and the adversarial mover is to find a path to escape it. Hence, the two agents play a min-max game and are trained by reinforcement learning. In this way, the mover can auto-generate diverse moving trajectories while training. And the robot trained with the adversarial trajectories can generalize to various motion patterns. Empirical results on the simulator and real-world scenario demonstrate the effectiveness of each and good generalization of our method.
• Abstract（参考訳）: ベルト上の物や生きた動物などの移動物体をグラッピングすることは、ロボット工学において重要であるが難しい課題である。 従来のアプローチでは、トレーニングのために手動で定義されたオブジェクトの動きパターンのセットに依存しており、その結果、見えないオブジェクトの軌跡への一般化が不十分である。 本研究では,動的把握のための逆強化学習フレームワーク,すなわちGraspARLを提案する。 具体的に言うと ロボットが移動体の物体を拾い上げ、敵の移動者が逃げ出す道を見つけるという「モブ・アンド・グレイプ」ゲームとして動的把持問題を定式化する。 したがって、2人のエージェントはミニマックスゲームをプレイし、強化学習によって訓練される。 これにより、トレーニング中に様々な移動軌道を自動生成することができる。 また、対向軌道で訓練されたロボットは、様々な動きパターンに一般化することができる。 シミュレータと実世界のシナリオにおける実験結果から,各手法の有効性が実証された。

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