論文の概要: Offline Reinforcement Learning for Visual Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08244v1
• Date: Fri, 16 Dec 2022 02:23:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-19 15:02:43.701134
• Title: Offline Reinforcement Learning for Visual Navigation
• Title（参考訳）: 視覚ナビゲーションのためのオフライン強化学習
• Authors: Dhruv Shah, Arjun Bhorkar, Hrish Leen, Ilya Kostrikov, Nick Rhinehart, Sergey Levine
• Abstract要約: ReViNDは、ロボットナビゲーションのための最初のオフラインRLシステムで、これまで収集されたデータを利用して、現実世界でユーザーが指定した報酬関数を最適化する。 ReViNDは、このデータセットからのオフライントレーニングのみを使用して、遠方の目標にナビゲートできることを示し、ユーザ指定の報酬関数に基づいて、質的に異なる振る舞いを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.88830049694457
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning can enable robots to navigate to distant goals while optimizing user-specified reward functions, including preferences for following lanes, staying on paved paths, or avoiding freshly mowed grass. However, online learning from trial-and-error for real-world robots is logistically challenging, and methods that instead can utilize existing datasets of robotic navigation data could be significantly more scalable and enable broader generalization. In this paper, we present ReViND, the first offline RL system for robotic navigation that can leverage previously collected data to optimize user-specified reward functions in the real-world. We evaluate our system for off-road navigation without any additional data collection or fine-tuning, and show that it can navigate to distant goals using only offline training from this dataset, and exhibit behaviors that qualitatively differ based on the user-specified reward function.
• Abstract（参考訳）: 強化学習により、ロボットは、レーンをフォローしたり、舗装された道に留まったり、刈り取ったばかりの草を避けたりといった、ユーザーが指定した報酬関数を最適化しながら、遠くの目標に向かって移動することができる。 しかし、実世界のロボットの試行錯誤によるオンライン学習は、非常に困難であり、代わりに既存のロボットナビゲーションデータのデータセットを活用できる方法は、はるかにスケーラブルで、より広範な一般化を可能にする可能性がある。 本稿では,ロボットナビゲーションのための初のオフラインRLシステムであるReViNDについて述べる。 我々は,データ収集や微調整を伴わずにオフロードナビゲーションシステムを評価し,このデータセットからオフライントレーニングのみを用いて遠隔目標へ移動できることを示し,ユーザ指定の報酬関数に基づいて定性的に異なる行動を示す。

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