論文の概要: Learning Performance Graphs from Demonstrations via Task-Based Evaluations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05909v1
• Date: Tue, 12 Apr 2022 16:08:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-13 14:33:17.642725
• Title: Learning Performance Graphs from Demonstrations via Task-Based Evaluations
• Title（参考訳）: タスクベース評価によるデモからパフォーマンスグラフを学ぶ
• Authors: Aniruddh G. Puranic, Jyotirmoy V. Deshmukh and Stefanos Nikolaidis
• Abstract要約: 本稿では,ユーザが提供する実演からパフォーマンスグラフを直接学習するアルゴリズムを提案する。 学習したパフォーマンスグラフを用いて生成された報酬関数は、手動で指定したパフォーマンスグラフと類似したポリシーを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.038632011471539
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the learning from demonstration (LfD) paradigm, understanding and evaluating the demonstrated behaviors plays a critical role in extracting control policies for robots. Without this knowledge, a robot may infer incorrect reward functions that lead to undesirable or unsafe control policies. Recent work has proposed an LfD framework where a user provides a set of formal task specifications to guide LfD, to address the challenge of reward shaping. However, in this framework, specifications are manually ordered in a performance graph (a partial order that specifies relative importance between the specifications). The main contribution of this paper is an algorithm to learn the performance graph directly from the user-provided demonstrations, and show that the reward functions generated using the learned performance graph generate similar policies to those from manually specified performance graphs. We perform a user study that shows that priorities specified by users on behaviors in a simulated highway driving domain match the automatically inferred performance graph. This establishes that we can accurately evaluate user demonstrations with respect to task specifications without expert criteria.
• Abstract（参考訳）: learning from demonstration (lfd)パラダイムでは、デモされた行動の理解と評価がロボットの制御ポリシーの抽出に重要な役割を果たしている。 この知識がなければ、ロボットは不適切な報酬関数を推測し、望ましくないあるいは安全でない制御ポリシーにつながる。 最近の研究は、ユーザーが報酬形成の課題に取り組むために、LfDをガイドする正式なタスク仕様セットを提供するLfDフレームワークを提案している。 しかしながら、このフレームワークでは、仕様はパフォーマンスグラフ(仕様間の相対的な重要性を規定する部分順序)で手動で順序付けされる。 本研究の主な貢献は,ユーザが提供する実演から演奏グラフを直接学習するアルゴリズムであり,学習した演奏グラフから得られる報酬関数が,手動で指定した演奏グラフと類似したポリシーを生成することを示す。 シミュレーションされた高速道路走行領域におけるユーザの行動の優先順位が,自動推定性能グラフと一致することを示す。 これは、専門家の基準なしに、タスク仕様に関するユーザデモを正確に評価できることを示す。

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