論文の概要: Co-learning Planning and Control Policies Constrained by Differentiable Logic Specifications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01346v2
• Date: Sat, 16 Sep 2023 02:52:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 00:39:45.921024
• Title: Co-learning Planning and Control Policies Constrained by Differentiable Logic Specifications
• Title（参考訳）: 微分論理仕様による協調学習計画・制御政策
• Authors: Zikang Xiong, Daniel Lawson, Joe Eappen, Ahmed H. Qureshi, Suresh Jagannathan
• Abstract要約: 本稿では,高次元ロボットナビゲーションタスクを解くための新しい強化学習手法を提案する。 既存の強化学習アルゴリズムと比較して、より少ないサンプルで高品質なポリシーを訓練する。 提案手法は,高次元制御と政策アライメントによる準最適政策の回避にも有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.12484724941528
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Synthesizing planning and control policies in robotics is a fundamental task, further complicated by factors such as complex logic specifications and high-dimensional robot dynamics. This paper presents a novel reinforcement learning approach to solving high-dimensional robot navigation tasks with complex logic specifications by co-learning planning and control policies. Notably, this approach significantly reduces the sample complexity in training, allowing us to train high-quality policies with much fewer samples compared to existing reinforcement learning algorithms. In addition, our methodology streamlines complex specification extraction from map images and enables the efficient generation of long-horizon robot motion paths across different map layouts. Moreover, our approach also demonstrates capabilities for high-dimensional control and avoiding suboptimal policies via policy alignment. The efficacy of our approach is demonstrated through experiments involving simulated high-dimensional quadruped robot dynamics and a real-world differential drive robot (TurtleBot3) under different types of task specifications.
• Abstract（参考訳）: ロボットの計画と制御ポリシーの合成は基本的なタスクであり、複雑な論理仕様や高次元ロボットのダイナミクスといった要素によってさらに複雑になる。 本稿では,複雑な論理仕様を持つ高次元ロボットナビゲーション課題を協調学習計画と制御ポリシーによって解決する新しい強化学習手法を提案する。 特に、このアプローチはトレーニングにおけるサンプルの複雑さを著しく減らし、既存の強化学習アルゴリズムよりもはるかに少ないサンプルで高品質なポリシーを訓練することができる。 さらに,地図画像からの複雑な仕様抽出を効率化し,地図レイアウトの異なる長軸ロボットの動作経路を効率的に生成する手法を提案する。 さらに,本手法では,高次元制御と政策アライメントによる準最適政策の回避も実現している。 本手法の有効性は,タスク仕様の異なる実世界差動駆動ロボット(TurtleBot3)と高次元四足ロボットのシミュレーションによる実験により実証された。

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