論文の概要: Exploiting Intrinsic Stochasticity of Real-Time Simulation to Facilitate Robust Reinforcement Learning for Robot Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06056v1
• Date: Wed, 12 Apr 2023 12:15:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-14 16:48:35.846039
• Title: Exploiting Intrinsic Stochasticity of Real-Time Simulation to Facilitate Robust Reinforcement Learning for Robot Manipulation
• Title（参考訳）: ロボットマニピュレーションのためのロバスト強化学習を支援する実時間シミュレーションの固有の確率性
• Authors: Ram Dershan, Amir M. Soufi Enayati, Zengjie Zhang, Dean Richert, and Homayoun Najjaran
• Abstract要約: 市販のシミュレーションソフトウェアにおけるリアルタイムシミュレーションソフトウェア(RT-IS)の本質性について検討する。 RT-ISによるロバストなRLエージェントは、不確実性をモデル化したロボットにおいて従来のRLエージェントよりも優れている。 本研究は,ロボット操作タスクなどの実用化におけるシム・トゥ・リアル問題に対する新たな視点を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6686307101054858
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Simulation is essential to reinforcement learning (RL) before implementation in the real world, especially for safety-critical applications like robot manipulation. Conventionally, RL agents are sensitive to the discrepancies between the simulation and the real world, known as the sim-to-real gap. The application of domain randomization, a technique used to fill this gap, is limited to the imposition of heuristic-randomized models. We investigate the properties of intrinsic stochasticity of real-time simulation (RT-IS) of off-the-shelf simulation software and its potential to improve the robustness of RL methods and the performance of domain randomization. Firstly, we conduct analytical studies to measure the correlation of RT-IS with the occupation of the computer hardware and validate its comparability with the natural stochasticity of a physical robot. Then, we apply the RT-IS feature in the training of an RL agent. The simulation and physical experiment results verify the feasibility and applicability of RT-IS to robust RL agent design for robot manipulation tasks. The RT-IS-powered robust RL agent outperforms conventional RL agents on robots with modeling uncertainties. It requires fewer heuristic randomization and achieves better generalizability than the conventional domain-randomization-powered agents. Our findings provide a new perspective on the sim-to-real problem in practical applications like robot manipulation tasks.
• Abstract（参考訳）: シミュレーションは、実世界で実装される前に強化学習(RL)に不可欠であり、特にロボット操作のような安全クリティカルな応用に必要である。 従来のRLエージェントは、シミュレーションと実世界の相違(sim-to-real gap)に敏感である。 このギャップを埋めるテクニックであるドメインランダム化の応用は、ヒューリスティック・ランダム化モデルの導入に限定されている。 実時間シミュレーション(RT-IS)の本質的確率性の特性とRL法の性能向上の可能性について検討する。 まず,rt-isとコンピュータハードウェアの占有率との相関を解析的に測定し,物理ロボットの自然確率性との適合性を検証した。 そして、RT-IS機能をRLエージェントのトレーニングに適用する。 シミュレーションおよび物理実験により,ロボット操作作業のためのロバストなRLエージェント設計へのRT-ISの有効性と適用性を検証する。 RT-ISによるロバストなRLエージェントは、不確実性をモデル化したロボットにおいて従来のRLエージェントよりも優れている。 ヒューリスティックなランダム化は少なく、従来のドメインランダム化駆動エージェントよりも優れた一般化性が得られる。 本研究は,ロボット操作タスクなどの実用化におけるシム・トゥ・リアル問題に対する新たな視点を提供する。

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