論文の概要: Hierarchical Quality-Diversity for Online Damage Recovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05726v1
• Date: Tue, 12 Apr 2022 11:44:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-13 19:27:58.318611
• Title: Hierarchical Quality-Diversity for Online Damage Recovery
• Title（参考訳）: オンライン損傷回復のための階層的品質多様性
• Authors: Maxime Allard, Sim\'on C. Smith, Konstantinos Chatzilygeroudis, Antoine Cully
• Abstract要約: 階層的行動レパートリーを用いて多様なスキルを学習する階層的試行錯誤アルゴリズムを導入する。 階層的なスキルの分解により、ロボットはより複雑な振る舞いを学習し、レパートリーの学習を学習しやすくする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.376408511310322
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Adaptation capabilities, like damage recovery, are crucial for the deployment of robots in complex environments. Several works have demonstrated that using repertoires of pre-trained skills can enable robots to adapt to unforeseen mechanical damages in a few minutes. These adaptation capabilities are directly linked to the behavioural diversity in the repertoire. The more alternatives the robot has to execute a skill, the better are the chances that it can adapt to a new situation. However, solving complex tasks, like maze navigation, usually requires multiple different skills. Finding a large behavioural diversity for these multiple skills often leads to an intractable exponential growth of the number of required solutions. In this paper, we introduce the Hierarchical Trial and Error algorithm, which uses a hierarchical behavioural repertoire to learn diverse skills and leverages them to make the robot more adaptive to different situations. We show that the hierarchical decomposition of skills enables the robot to learn more complex behaviours while keeping the learning of the repertoire tractable. The experiments with a hexapod robot show that our method solves maze navigation tasks with 20% less actions in the most challenging scenarios than the best baseline while having 57% less complete failures.
• Abstract（参考訳）: 損傷回復のような適応能力は、複雑な環境へのロボットの配備に不可欠である。 いくつかの研究は、事前訓練されたスキルのレパートリーを使うことで、ロボットが数分間で予期せぬ機械的損傷に適応できることを示した。 これらの適応能力はレパートリーの行動多様性に直接関連している。 ロボットがスキルを実行しなければならない選択肢が多ければ多いほど、新しい状況に適応できる可能性は高くなる。 しかし、迷路ナビゲーションのような複雑なタスクを解決するには、通常複数の異なるスキルが必要である。 これらの複数のスキルに対する大きな行動の多様性を見つけることは、しばしば必要なソリューションの数を指数関数的に増加させる。 本稿では,階層的行動レパートリーを用いて多様なスキルを学習し,それらを活用して,ロボットをさまざまな状況に適応させる階層的試行錯誤アルゴリズムを提案する。 階層的なスキルの分解により、ロボットはより複雑な振る舞いを学習し、レパートリーの学習を学習しやすくする。 ヘキサポッドロボットを用いた実験により,本手法は,最高のベースラインよりも20%少ない動作で迷路ナビゲーションタスクを解くと同時に,57%の障害を回避できることがわかった。

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