論文の概要: Discovering Unsupervised Behaviours from Full-State Trajectories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15451v1
• Date: Tue, 22 Nov 2022 16:57:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-04 13:51:19.907181
• Title: Discovering Unsupervised Behaviours from Full-State Trajectories
• Title（参考訳）: 完全状態軌道からの教師なし行動の発見
• Authors: Luca Grillotti, Antoine Cully
• Abstract要約: 本稿では,自律的に行動特性を見出す品質多様性アルゴリズムとして,自律型ロボットの能力を実現する手法を提案する。 本手法は,ロボットが実状態の軌道から自律的にその能力を見いださなければならないシミュレーションロボット環境において評価する。 より具体的には、分析されたアプローチは、ロボットを多様な位置に移動させるポリシーを自律的に見つけるだけでなく、脚を多様な方法で活用し、ハーフロールも行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.827510863075184
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Improving open-ended learning capabilities is a promising approach to enable robots to face the unbounded complexity of the real-world. Among existing methods, the ability of Quality-Diversity algorithms to generate large collections of diverse and high-performing skills is instrumental in this context. However, most of those algorithms rely on a hand-coded behavioural descriptor to characterise the diversity, hence requiring prior knowledge about the considered tasks. In this work, we propose an additional analysis of Autonomous Robots Realising their Abilities; a Quality-Diversity algorithm that autonomously finds behavioural characterisations. We evaluate this approach on a simulated robotic environment, where the robot has to autonomously discover its abilities from its full-state trajectories. All algorithms were applied to three tasks: navigation, moving forward with a high velocity, and performing half-rolls. The experimental results show that the algorithm under study discovers autonomously collections of solutions that are diverse with respect to all tasks. More specifically, the analysed approach autonomously finds policies that make the robot move to diverse positions, but also utilise its legs in diverse ways, and even perform half-rolls.
• Abstract（参考訳）: オープンな学習能力の向上は、ロボットが現実世界の無限の複雑さに直面するための有望なアプローチである。 既存の手法の中で,多種多様かつ高性能なスキルを大量に集める品質多様性アルゴリズムは,この文脈において有効である。 しかし、これらのアルゴリズムのほとんどは、多様性を特徴付けるためにハンドコードされた振る舞い記述子に依存しているため、考慮されたタスクに関する事前の知識を必要とする。 そこで本研究では,自律的なロボットの能力を実現するための新たな分析手法を提案する。 本手法は,ロボットが実状態の軌道から自律的にその能力を見いださなければならないシミュレーションロボット環境において評価する。 すべてのアルゴリズムはナビゲーション、高速で前進、ハーフロールの3つのタスクに適用された。 実験の結果,全てのタスクに対して多様な解を自律的に収集するアルゴリズムが発見された。 より具体的には、分析されたアプローチは、ロボットを多様な位置に移動させるポリシーを自律的に見つけるだけでなく、脚を多様な方法で活用する。

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