論文の概要: Robotic Table Tennis: A Case Study into a High Speed Learning System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03315v1
- Date: Wed, 6 Sep 2023 18:56:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2023-09-08 15:08:11.735805
- Title: Robotic Table Tennis: A Case Study into a High Speed Learning System
- Title（参考訳）: ロボット卓球:高速学習システムにおける事例研究
- Abstract要約: 本研究では,人間と数百の卓球アライグが可能な実世界のロボット学習システムを提案する。
本システムは,高度に最適化された知覚サブシステム,高速低遅延ロボットコントローラ,現実世界の損傷を防ぐシミュレーションパラダイムを組み込んだ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.30242337602385
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a deep-dive into a real-world robotic learning system that, in
previous work, was shown to be capable of hundreds of table tennis rallies with
a human and has the ability to precisely return the ball to desired targets.
This system puts together a highly optimized perception subsystem, a high-speed
low-latency robot controller, a simulation paradigm that can prevent damage in
the real world and also train policies for zero-shot transfer, and automated
real world environment resets that enable autonomous training and evaluation on
physical robots. We complement a complete system description, including
numerous design decisions that are typically not widely disseminated, with a
collection of studies that clarify the importance of mitigating various sources
of latency, accounting for training and deployment distribution shifts,
robustness of the perception system, sensitivity to policy hyper-parameters,
and choice of action space. A video demonstrating the components of the system
and details of experimental results can be found at
https://youtu.be/uFcnWjB42I0.
- Abstract（参考訳）: 実世界のロボット学習システムを深く掘り下げて,これまでの研究で,数百の卓球集会を人間と行うことができ,ボールを目的の目標に正確に戻すことができることを示した。
このシステムは、高度に最適化された知覚サブシステム、高速低レイテンシロボットコントローラ、現実世界の損傷を防止し、ゼロショット転送のためのポリシーを訓練するシミュレーションパラダイム、そして物理的なロボットに対する自律的なトレーニングと評価を可能にする自動現実環境リセットを組み立てる。
我々は,様々なレイテンシ源の緩和,トレーニングとデプロイメントの分散シフトの考慮,知覚システムの堅牢性,ポリシのハイパーパラメータへの感受性,行動空間の選択など,一般的に広く普及しない多数の設計決定を含む,完全なシステム記述を補完する。
システムのコンポーネントと実験結果の詳細を示すビデオは、https://youtu.be/ufcnwjb42i0で見ることができる。
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