論文の概要: Reinforcement Learning in Robotic Motion Planning by Combined
Experience-based Planning and Self-Imitation Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06754v1
- Date: Sun, 11 Jun 2023 19:47:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-13 16:57:59.663930
- Title: Reinforcement Learning in Robotic Motion Planning by Combined
Experience-based Planning and Self-Imitation Learning
- Title（参考訳）: 体験型計画と自己帰納学習を組み合わせたロボット運動計画における強化学習
- Authors: Sha Luo, Lambert Schomaker
- Abstract要約: 高品質で代表的なデータは、Imitation Learning(IL)とReinforcement Learning(RL)ベースのモーションプランニングタスクに不可欠である。
本稿では,学習アーキテクチャに経験に基づくプランニングを組み込むSILP+アルゴリズムを提案する。
様々な実験結果から,SILP+は複雑な運動計画タスクにおいて,トレーニング効率が向上し,より安定した成功率が得られることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.919213739992465
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: High-quality and representative data is essential for both Imitation Learning
(IL)- and Reinforcement Learning (RL)-based motion planning tasks. For real
robots, it is challenging to collect enough qualified data either as
demonstrations for IL or experiences for RL due to safety considerations in
environments with obstacles. We target this challenge by proposing the
self-imitation learning by planning plus (SILP+) algorithm, which efficiently
embeds experience-based planning into the learning architecture to mitigate the
data-collection problem. The planner generates demonstrations based on
successfully visited states from the current RL policy, and the policy improves
by learning from these demonstrations. In this way, we relieve the demand for
human expert operators to collect demonstrations required by IL and improve the
RL performance as well. Various experimental results show that SILP+ achieves
better training efficiency higher and more stable success rate in complex
motion planning tasks compared to several other methods. Extensive tests on
physical robots illustrate the effectiveness of SILP+ in a physical setting.
- Abstract（参考訳）: 高品質で代表的なデータは、Imitation Learning(IL)とReinforcement Learning(RL)ベースのモーションプランニングタスクに不可欠である。
実際のロボットでは、障害物のある環境での安全上の配慮から、ILのデモンストレーションやRLの経験として十分な資格データを集めることは困難である。
この課題を,計画プラス(silp+)アルゴリズムによる自己模倣学習を提案することで,学習アーキテクチャに経験に基づく計画を効率的に組み込むことにより,データ収集問題を軽減する。
プランナーは、現在のrlポリシーから訪問した状態に基づいてデモを生成し、これらのデモから学習することで、ポリシーが改善される。
このようにして、人間エキスパートオペレーターがilに必要なデモを収集し、rlパフォーマンスを向上させるという要求を緩和します。
様々な実験結果から,silp+は複雑な動作計画作業において,他の手法に比べて高いトレーニング効率とより安定した成功率を達成できることがわかった。
物理ロボットの大規模なテストは、物理環境でのSILP+の有効性を示している。
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