論文の概要: Reinforcement Learning for UAV control with Policy and Reward Shaping
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03828v1
- Date: Tue, 6 Dec 2022 14:46:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-08 15:29:25.321744
- Title: Reinforcement Learning for UAV control with Policy and Reward Shaping
- Title（参考訳）: 政策整形によるUAV制御のための強化学習
- Authors: Cristian Mill\'an-Arias, Ruben Contreras, Francisco Cruz and Bruno
Fernandes
- Abstract要約: 本研究では,RLエージェントが報酬形成と政策形成を同時に行うことで,ドローンを制御できるように指導する。
その結果,両手法を同時に訓練したエージェントは,政策ベースアプローチのみを用いて訓練したエージェントよりも報酬が低いことがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7127008801193563
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years, unmanned aerial vehicle (UAV) related technology has
expanded knowledge in the area, bringing to light new problems and challenges
that require solutions. Furthermore, because the technology allows processes
usually carried out by people to be automated, it is in great demand in
industrial sectors. The automation of these vehicles has been addressed in the
literature, applying different machine learning strategies. Reinforcement
learning (RL) is an automation framework that is frequently used to train
autonomous agents. RL is a machine learning paradigm wherein an agent interacts
with an environment to solve a given task. However, learning autonomously can
be time consuming, computationally expensive, and may not be practical in
highly-complex scenarios. Interactive reinforcement learning allows an external
trainer to provide advice to an agent while it is learning a task. In this
study, we set out to teach an RL agent to control a drone using reward-shaping
and policy-shaping techniques simultaneously. Two simulated scenarios were
proposed for the training; one without obstacles and one with obstacles. We
also studied the influence of each technique. The results show that an agent
trained simultaneously with both techniques obtains a lower reward than an
agent trained using only a policy-based approach. Nevertheless, the agent
achieves lower execution times and less dispersion during training.
- Abstract（参考訳）: 近年、無人航空機(UAV)関連の技術がこの地域の知識を拡大し、ソリューションを必要とする新たな問題や課題が表面化している。
さらに、この技術は、通常、人が行うプロセスの自動化を可能にするため、産業分野では非常に需要がある。
これらの車両の自動化は、さまざまな機械学習戦略を適用して、文献で論じられている。
強化学習(rl)は、自律エージェントのトレーニングに頻繁に使用される自動化フレームワークである。
RLは、エージェントが与えられたタスクを解決するために環境と対話する機械学習パラダイムである。
しかし、自律的な学習は時間がかかり、計算コストがかかり、複雑なシナリオでは実用的ではない。
インタラクティブ強化学習は、外部トレーナーがタスクを学習している間にエージェントにアドバイスを提供することができる。
本研究では,報酬形成技術と政策形成技術を用いて,ドローンを同時に制御するRLエージェントを指導することを試みた。
訓練には2つのシミュレートシナリオが提案され、1つは障害物なし、1つは障害物付きであった。
また,各手法の影響についても検討した。
その結果,両手法を同時に訓練したエージェントは,政策ベースアプローチのみを用いて訓練したエージェントよりも報酬が低いことがわかった。
それでも、エージェントは、訓練中の実行時間が短く、分散も少ない。
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