論文の概要: Safe reinforcement learning of dynamic high-dimensional robotic tasks:
navigation, manipulation, interaction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.13308v1
- Date: Tue, 27 Sep 2022 11:23:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-28 16:35:37.435317
- Title: Safe reinforcement learning of dynamic high-dimensional robotic tasks:
navigation, manipulation, interaction
- Title（参考訳）: 動的高次元ロボットタスクの安全強化学習:ナビゲーション,操作,インタラクション
- Authors: Puze Liu, Kuo Zhang, Davide Tateo, Snehal Jauhri, Zhiyuan Hu, Jan
Peters and Georgia Chalvatzaki
- Abstract要約: 強化学習では、損傷を起こさない環境を探索する上で、安全はより基本的なものである。
本稿では,各種ロボット作業の強化学習のための安全探索の新たな定式化について紹介する。
我々のアプローチは、幅広い種類のロボットプラットフォームに適用され、データから学んだ複雑な衝突制約の下でも安全を強制する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.553783147007177
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Safety is a crucial property of every robotic platform: any control policy
should always comply with actuator limits and avoid collisions with the
environment and humans. In reinforcement learning, safety is even more
fundamental for exploring an environment without causing any damage. While
there are many proposed solutions to the safe exploration problem, only a few
of them can deal with the complexity of the real world. This paper introduces a
new formulation of safe exploration for reinforcement learning of various
robotic tasks. Our approach applies to a wide class of robotic platforms and
enforces safety even under complex collision constraints learned from data by
exploring the tangent space of the constraint manifold. Our proposed approach
achieves state-of-the-art performance in simulated high-dimensional and dynamic
tasks while avoiding collisions with the environment. We show safe real-world
deployment of our learned controller on a TIAGo++ robot, achieving remarkable
performance in manipulation and human-robot interaction tasks.
- Abstract（参考訳）: 安全はあらゆるロボットプラットフォームの重要な特性であり、あらゆる制御ポリシーは常にアクチュエータの制限に準拠し、環境や人間との衝突を避けるべきである。
強化学習において、環境を探索する上で安全性はより基本的なものである。
安全な探査問題には多くの解決策が提案されているが、現実世界の複雑さに対処できるものはごくわずかである。
本稿では,各種ロボット作業の強化学習のための安全探索の新しい定式化を提案する。
提案手法は多種多様なロボットプラットフォームに適用され,制約多様体の接空間を探索することにより,データから得られた複雑な衝突制約の下でも安全性を向上する。
提案手法は, 環境との衝突を回避しつつ, シミュレーションによる高次元および動的タスクの最先端性能を実現する。
TIAGo++ロボットに学習コントローラを安全に配置し、操作や人間とロボットのインタラクションタスクにおいて優れた性能を発揮する。
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