論文の概要: Foundational Policy Acquisition via Multitask Learning for Motor Skill Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16471v3
• Date: Thu, 2 May 2024 07:30:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-03 22:30:00.622841
• Title: Foundational Policy Acquisition via Multitask Learning for Motor Skill Generation
• Title（参考訳）: モータースキル生成のためのマルチタスク学習による基礎的政策獲得
• Authors: Satoshi Yamamori, Jun Morimoto,
• Abstract要約: 本稿では,新しい運動能力を生み出すための基本方針獲得のためのマルチタスク強化学習アルゴリズムを提案する。 人間の感覚運動適応機構に触発されて,新しい運動技術を学ぶのによく用いられるエンコーダ・デコーダネットワークを訓練することを目指す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9668407688201356
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this study, we propose a multitask reinforcement learning algorithm for foundational policy acquisition to generate novel motor skills. Inspired by human sensorimotor adaptation mechanisms, we aim to train encoder-decoder networks that can be commonly used to learn novel motor skills in a single movement category. To train the policy network, we develop the multitask reinforcement learning method, where the policy needs to cope with changes in goals or environments with different reward functions or physical parameters of the environment in dynamic movement generation tasks. Here, as a concrete task, we evaluated the proposed method with the ball heading task using a monopod robot model. The results showed that the proposed method could adapt to novel target positions or inexperienced ball restitution coefficients. Furthermore, we demonstrated that the acquired foundational policy network originally learned for heading motion, can be used to generate an entirely new overhead kicking skill.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,新しい運動能力を生み出すための基本方針獲得のためのマルチタスク強化学習アルゴリズムを提案する。 ヒトの感覚運動適応機構に触発されて、単一運動カテゴリーで新しい運動能力を学ぶのによく用いられるエンコーダ・デコーダネットワークを訓練することを目指している。 政策ネットワークを訓練するために,動的運動生成タスクにおいて,異なる報酬関数を持つ目標や環境の変化に対処する必要があるマルチタスク強化学習法を開発した。 ここでは,具体的な課題として,単足ロボットモデルを用いてボール誘導タスクを用いて提案手法の評価を行った。 その結果, 提案手法は, 新規な目標位置や未経験球再生係数に適応できることがわかった。 さらに,この学習した基本方針ネットワークは,もともと方向運動で学んだもので,全く新しい頭上蹴りスキルを生み出すことができることを示した。

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