論文の概要: RE-MOVE: An Adaptive Policy Design Approach for Dynamic Environments via Language-Based Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07622v1
• Date: Tue, 14 Mar 2023 04:20:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-15 16:25:27.879954
• Title: RE-MOVE: An Adaptive Policy Design Approach for Dynamic Environments via Language-Based Feedback
• Title（参考訳）: RE-MOVE:言語に基づくフィードバックによる動的環境に対する適応的ポリシー設計アプローチ
• Authors: Souradip Chakraborty, Kasun Weerakoon, Prithvi Poddar, Pratap Tokekar, Amrit Singh Bedi, and Dinesh Manocha
• Abstract要約: 継続的制御ロボットナビゲーションタスクのための強化学習ベースのポリシーは、リアルタイムデプロイメント中に環境の変化に適応できないことが多い。 本稿では,RE-MOVEと呼ばれる新しい手法を提案する。この手法は言語に基づくフィードバックを用いて,環境のリアルタイムな変化に適応する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.83588043840037
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning-based policies for continuous control robotic navigation tasks often fail to adapt to changes in the environment during real-time deployment, which may result in catastrophic failures. To address this limitation, we propose a novel approach called RE-MOVE (\textbf{RE}quest help and \textbf{MOVE} on), which uses language-based feedback to adjust trained policies to real-time changes in the environment. In this work, we enable the trained policy to decide \emph{when to ask for feedback} and \emph{how to incorporate feedback into trained policies}. RE-MOVE incorporates epistemic uncertainty to determine the optimal time to request feedback from humans and uses language-based feedback for real-time adaptation. We perform extensive synthetic and real-world evaluations to demonstrate the benefits of our proposed approach in several test-time dynamic navigation scenarios. Our approach enable robots to learn from human feedback and adapt to previously unseen adversarial situations.
• Abstract（参考訳）: 継続的制御ロボットナビゲーションタスクのための強化学習ベースのポリシーは、リアルタイムデプロイメント中に環境の変化に適応できないことが多く、破滅的な失敗をもたらす可能性がある。 この制限に対処するため, 言語に基づくフィードバックを用いて, リアルタイムな環境変化に適応するRE-MOVE (\textbf{RE}quest help and \textbf{MOVE} on) という新しい手法を提案する。 本研究では,訓練された方針が,訓練された方針にフィードバックを組み込むために,フィードバックを求めるために 'emph{when' と 'emph{how' を決定できる。 re-moveは認識の不確実性を取り込んで、人間からフィードバックを求める最適な時間を決定し、リアルタイム適応のために言語ベースのフィードバックを使用する。 いくつかのテスト時間動的ナビゲーションシナリオにおいて,提案手法の利点を示すために,大規模な総合的および実世界の評価を行う。 我々のアプローチは、ロボットが人間のフィードバックから学び、これまで見えなかった敵の状況に適応できるようにする。

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