論文の概要: DexPBT: Scaling up Dexterous Manipulation for Hand-Arm Systems with Population Based Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12127v1
• Date: Sat, 20 May 2023 07:25:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 00:25:43.578467
• Title: DexPBT: Scaling up Dexterous Manipulation for Hand-Arm Systems with Population Based Training
• Title（参考訳）: DexPBT:人口ベーストレーニングによるハンドアームシステムのデクサラスマニピュレーションのスケールアップ
• Authors: Aleksei Petrenko, Arthur Allshire, Gavriel State, Ankur Handa, Viktor Makoviychuk
• Abstract要約: マルチフィンガーハンドエンドエフェクタを備えた模擬片腕または2腕ロボットを用いて,デキスタスな物体操作を学習する。 我々は、深層強化学習の探索能力を大幅に増幅できる分散型人口ベーストレーニング(PBT)アルゴリズムを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.808149303943948
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we propose algorithms and methods that enable learning dexterous object manipulation using simulated one- or two-armed robots equipped with multi-fingered hand end-effectors. Using a parallel GPU-accelerated physics simulator (Isaac Gym), we implement challenging tasks for these robots, including regrasping, grasp-and-throw, and object reorientation. To solve these problems we introduce a decentralized Population-Based Training (PBT) algorithm that allows us to massively amplify the exploration capabilities of deep reinforcement learning. We find that this method significantly outperforms regular end-to-end learning and is able to discover robust control policies in challenging tasks. Video demonstrations of learned behaviors and the code can be found at https://sites.google.com/view/dexpbt
• Abstract（参考訳）: 本研究では,多指ハンドエンドエフェクタを備えたシミュレーションロボットを用いて,デクスターオブジェクト操作を学習するアルゴリズムと手法を提案する。 並列GPU加速物理シミュレータ(Isaac Gym)を用いて、リグラピング、グリップ・アンド・スロー、オブジェクトのリオリエンテーションなど、これらのロボットに挑戦的なタスクを実行する。 これらの問題を解決するために、深層強化学習の探索能力を大幅に増幅する分散型人口ベーストレーニング(PBT)アルゴリズムを導入する。 本研究では,本手法が通常のエンドツーエンド学習を著しく上回り,困難なタスクにおいて堅牢な制御ポリシーを発見できることを示す。 学習した振る舞いとコードのデモビデオは、https://sites.google.com/view/dexpbtで見ることができる。

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