論文の概要: Real2Sim or Sim2Real: Robotics Visual Insertion using Deep Reinforcement Learning and Real2Sim Policy Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02679v1
• Date: Mon, 6 Jun 2022 15:27:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-07 16:55:20.963216
• Title: Real2Sim or Sim2Real: Robotics Visual Insertion using Deep Reinforcement Learning and Real2Sim Policy Adaptation
• Title（参考訳）: Real2SimまたはSim2Real:Deep Reinforcement LearningとReal2Simポリシー適応を用いたロボットビジュアルインサーション
• Authors: Yiwen Chen, Xue Li, Sheng Guo, Xian Yao Ng, Marcelo Ang
• Abstract要約: 本研究では,最小限のインフラ要件を持つ純粋視覚強化学習ソリューションを用いて挿入課題を解決する。 我々はまた、ポリシー適応において、新しくて簡単なソリューションを提供する新しいsim2real戦略、Real2Simを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.992053371569678
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning has shown a wide usage in robotics tasks, such as insertion and grasping. However, without a practical sim2real strategy, the policy trained in simulation could fail on the real task. There are also wide researches in the sim2real strategies, but most of those methods rely on heavy image rendering, domain randomization training, or tuning. In this work, we solve the insertion task using a pure visual reinforcement learning solution with minimum infrastructure requirement. We also propose a novel sim2real strategy, Real2Sim, which provides a novel and easier solution in policy adaptation. We discuss the advantage of Real2Sim compared with Sim2Real.
• Abstract（参考訳）: 強化学習は挿入や把握といったロボット工学のタスクに広く使われている。 しかし、実用的なsim2現実戦略がなければ、シミュレーションで訓練されたポリシーは実際のタスクで失敗する可能性がある。 sim2real戦略にも幅広い研究があるが、これらの手法のほとんどは画像レンダリング、ドメインランダム化トレーニング、チューニングに依存している。 本研究では,最小限のインフラ要件を持つ純粋視覚強化学習ソリューションを用いて挿入課題を解決する。 我々はまた、ポリシー適応において、新しくて簡単なソリューションを提供する新しいsim2real戦略、Real2Simを提案する。 我々はReal2Simの利点をSim2Realと比較した。

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