論文の概要: A Framework for Learning from Demonstration with Minimal Human Effort
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09211v1
- Date: Thu, 15 Jun 2023 15:49:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-16 14:06:27.316053
- Title: A Framework for Learning from Demonstration with Minimal Human Effort
- Title（参考訳）: 最小限の人的努力による実証から学ぶための枠組み
- Authors: Marc Rigter, Bruno Lacerda, Nick Hawes
- Abstract要約: ロボット学習は、システムの制御が人間の遠隔操作と自律的な制御とを切り替えることのできる、共有自律という文脈で考える。
この設定では、強化学習と、人的時間に関連するコストがある実演からの学習に対処する。
提案手法は,2つのシミュレートされたタスクと1つの実世界のタスクを実行するための人件費を削減できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.183124892686239
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We consider robot learning in the context of shared autonomy, where control
of the system can switch between a human teleoperator and autonomous control.
In this setting we address reinforcement learning, and learning from
demonstration, where there is a cost associated with human time. This cost
represents the human time required to teleoperate the robot, or recover the
robot from failures. For each episode, the agent must choose between requesting
human teleoperation, or using one of its autonomous controllers. In our
approach, we learn to predict the success probability for each controller,
given the initial state of an episode. This is used in a contextual multi-armed
bandit algorithm to choose the controller for the episode. A controller is
learnt online from demonstrations and reinforcement learning so that autonomous
performance improves, and the system becomes less reliant on the teleoperator
with more experience. We show that our approach to controller selection reduces
the human cost to perform two simulated tasks and a single real-world task.
- Abstract（参考訳）: 我々は,ロボット学習を共有自律の文脈で考える。システムの制御は,人間の遠隔操作と自律制御に切り替えることができる。
この環境では、強化学習と、人間の時間に関連するコストがあるデモから学ぶことを取り上げます。
このコストは、ロボットを遠隔操作したり、失敗からロボットを回収するのに要する時間を表す。
各エピソードでは、エージェントは人間の遠隔操作をリクエストするか、自走式コントローラのいずれかを使うかを選ばなければならない。
私たちのアプローチでは、エピソードの初期状態を考えると、各コントローラの成功確率を予測することを学びます。
これは、エピソードのコントローラを選択するために、コンテキスト多重武装バンディットアルゴリズムで使用される。
コントローラはデモや強化学習からオンラインで学習され、自律的なパフォーマンスが向上し、システムはより多くの経験を持つテレオペレータに依存しなくなる。
提案手法は,2つのシミュレーションタスクと1つの実世界のタスクを実行するための人的コストを削減する。
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