論文の概要: RMBench: Benchmarking Deep Reinforcement Learning for Robotic Manipulator Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11262v1
• Date: Thu, 20 Oct 2022 13:34:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-21 15:34:25.984745
• Title: RMBench: Benchmarking Deep Reinforcement Learning for Robotic Manipulator Control
• Title（参考訳）: RMBench:ロボットマニピュレータ制御のための深部強化学習ベンチマーク
• Authors: Yanfei Xiang, Xin Wang, Shu Hu, Bin Zhu, Xiaomeng Huang, Xi Wu, Siwei Lyu
• Abstract要約: 強化学習は、高次元の感覚入力から実際の複雑なタスクを解決するために応用される。 生の知覚信号表現における深層学習の最近の進歩 ロボット操作のための最初のベンチマークであるRMBenchを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.61691569074207
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning is applied to solve actual complex tasks from high-dimensional, sensory inputs. The last decade has developed a long list of reinforcement learning algorithms. Recent progress benefits from deep learning for raw sensory signal representation. One question naturally arises: how well do they perform concerning different robotic manipulation tasks? Benchmarks use objective performance metrics to offer a scientific way to compare algorithms. In this paper, we present RMBench, the first benchmark for robotic manipulations, which have high-dimensional continuous action and state spaces. We implement and evaluate reinforcement learning algorithms that directly use observed pixels as inputs. We report their average performance and learning curves to show their performance and stability of training. Our study concludes that none of the studied algorithms can handle all tasks well, soft Actor-Critic outperforms most algorithms in average reward and stability, and an algorithm combined with data augmentation may facilitate learning policies. Our code is publicly available at https://anonymous.4open.science/r/RMBench-2022-3424, including all benchmark tasks and studied algorithms.
• Abstract（参考訳）: 強化学習は、高次元の感覚入力から実際の複雑なタスクを解決するために用いられる。 過去10年間、強化学習アルゴリズムの長いリストが開発された。 生の知覚信号表現における深層学習の最近の進歩 ロボット操作のさまざまなタスクに対して、どの程度うまく機能するのか? ベンチマークは客観的パフォーマンスメトリクスを使用して、アルゴリズムを比較する科学的方法を提供する。 本稿では,ロボット操作のための最初のベンチマークであるRMBenchについて述べる。 観測画素を直接入力として使用する強化学習アルゴリズムを実装し,評価する。 平均的な成績と学習曲線を報告し,トレーニングのパフォーマンスと安定性を示す。 我々の研究は、研究対象のアルゴリズムはどれも全てのタスクをうまく処理することができず、ソフトアクター・クリティカルは平均的な報酬と安定性でほとんどのアルゴリズムより優れており、データ拡張と組み合わせたアルゴリズムは学習ポリシーを促進する可能性があると結論付けている。 私たちのコードはhttps://anonymous.4open.science/r/RMBench-2022-3424で公開されています。

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