論文の概要: Learning Design and Construction with Varying-Sized Materials via Prioritized Memory Resets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05509v1
• Date: Tue, 12 Apr 2022 03:45:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-14 02:08:10.774820
• Title: Learning Design and Construction with Varying-Sized Materials via Prioritized Memory Resets
• Title（参考訳）: 優先順位付けメモリリセットによる教材の学習設計と構成
• Authors: Yunfei Li, Tao Kong, Lei Li and Yi Wu
• Abstract要約: ロボットは、ブループリントなしで、さまざまなサイズのブロックから橋の設計と構築を自律的に学べるだろうか? ロボットは、ブロックの操作と輸送のために、物理的に安定した設計スキームと実行可能なアクションを見つけなければならない。 本稿では,高レベルの建築指示を提案する強化学習設計者と,低レベルのブロックを操作する動作計画に基づくアクションジェネレータからなる,この問題に対する階層的アプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.993174896902357
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Can a robot autonomously learn to design and construct a bridge from varying-sized blocks without a blueprint? It is a challenging task with long horizon and sparse reward -- the robot has to figure out physically stable design schemes and feasible actions to manipulate and transport blocks. Due to diverse block sizes, the state space and action trajectories are vast to explore. In this paper, we propose a hierarchical approach for this problem. It consists of a reinforcement-learning designer to propose high-level building instructions and a motion-planning-based action generator to manipulate blocks at the low level. For high-level learning, we develop a novel technique, prioritized memory resetting (PMR) to improve exploration. PMR adaptively resets the state to those most critical configurations from a replay buffer so that the robot can resume training on partial architectures instead of from scratch. Furthermore, we augment PMR with auxiliary training objectives and fine-tune the designer with the locomotion generator. Our experiments in simulation and on a real deployed robotic system demonstrate that it is able to effectively construct bridges with blocks of varying sizes at a high success rate. Demos can be found at https://sites.google.com/view/bridge-pmr.
• Abstract（参考訳）: ロボットは、ブループリントなしで、さまざまなサイズのブロックから橋の設計と構築を自律的に学べるだろうか? ロボットは、ブロックを操作して輸送するために、物理的に安定した設計スキームと実行可能なアクションを見つけなければならない。 ブロックサイズが多様であるため、状態空間と行動軌道は探索に広く用いられる。 本稿では,この問題に対する階層的アプローチを提案する。 高いレベルの建築指示を提案する強化学習デザイナと、低レベルのブロックを操作するモーションプランニングベースのアクションジェネレータで構成されている。 高レベルの学習のために,探索を改善するためにメモリリセット(PMR)を優先する新しい手法を開発した。 pmrは状態をリプレイバッファから最も重要な設定に適応的にリセットするので、ロボットはスクラッチではなく部分的なアーキテクチャのトレーニングを再開できる。 さらに,補助訓練目標でpmrを補強し,ロコモーション発生器で設計者を微調整する。 シミュレーションと実際のロボットシステムによる実験により,異なる大きさのブロックを有する橋を,高い成功率で効果的に構築できることを実証した。 デモはhttps://sites.google.com/view/bridge-pmrで見ることができる。

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