Fugu-MT 論文翻訳(概要): Domain Randomization for Robust, Affordable and Effective Closed-loop Control of Soft Robots

論文の概要: Domain Randomization for Robust, Affordable and Effective Closed-loop Control of Soft Robots

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04136v2
Date: Thu, 25 Jan 2024 10:31:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-26 18:35:22.671970
Title: Domain Randomization for Robust, Affordable and Effective Closed-loop Control of Soft Robots
Title（参考訳）: ソフトロボットのロバスト・アドホッカブル・効果的な閉ループ制御のためのドメインランダム化
Authors: Gabriele Tiboni, Andrea Protopapa, Tatiana Tommasi, Giuseppe Averta
Abstract要約: ソフトロボットは、コンタクトや適応性に対する本質的な安全性によって人気を集めている。本稿では、ソフトロボットのRLポリシーを強化することにより、ドメインランダム化(DR)がこの問題を解決する方法を示す。本稿では,変形可能なオブジェクトに対する動的パラメータの自動推論のための,従来の適応的領域ランダム化手法に対する新しいアルゴリズム拡張を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.977130974626668
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Soft robots are gaining popularity thanks to their intrinsic safety to contacts and adaptability. However, the potentially infinite number of Degrees of Freedom makes their modeling a daunting task, and in many cases only an approximated description is available. This challenge makes reinforcement learning (RL) based approaches inefficient when deployed on a realistic scenario, due to the large domain gap between models and the real platform. In this work, we demonstrate, for the first time, how Domain Randomization (DR) can solve this problem by enhancing RL policies for soft robots with: i) robustness w.r.t. unknown dynamics parameters; ii) reduced training times by exploiting drastically simpler dynamic models for learning; iii) better environment exploration, which can lead to exploitation of environmental constraints for optimal performance. Moreover, we introduce a novel algorithmic extension to previous adaptive domain randomization methods for the automatic inference of dynamics parameters for deformable objects. We provide an extensive evaluation in simulation on four different tasks and two soft robot designs, opening interesting perspectives for future research on Reinforcement Learning for closed-loop soft robot control.
Abstract（参考訳）: ソフトロボットは、コンタクトや適応性に固有の安全性によって人気を集めている。しかし、潜在的に無限の数の自由度によってモデリングは大変な作業となり、多くの場合、近似された記述しか得られない。この課題は、モデルと実際のプラットフォームの間に大きなドメインギャップがあるため、現実的なシナリオにデプロイする場合、強化学習(RL)ベースのアプローチを非効率にする。本研究では,ソフトロボットのRLポリシーを強化することで,ドメインランダム化(DR)がこの問題をどのように解決できるかを初めて示す。一頑健性 w.r.t.未知の力学パラメータ二学習に極めて単純な力学モデルを利用することにより訓練時間を短縮すること。三最適な性能のために環境制約を搾取することができる環境探査の改善。さらに, 変形可能な対象に対する動的パラメータの自動推定のために, 従来の適応領域ランダム化法に対する新しいアルゴリズム拡張を提案する。我々は,4つのタスクと2つのソフトロボット設計のシミュレーションにおいて広範囲な評価を行い,閉ループソフトロボット制御のための強化学習の今後の研究に興味深い視点を開く。

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