論文の概要: ECoDe: A Sample-Efficient Method for Co-Design of Robotic Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04085v2
• Date: Wed, 16 Oct 2024 03:03:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 17:35:38.333588
• Title: ECoDe: A Sample-Efficient Method for Co-Design of Robotic Agents
• Title（参考訳）: ECoDe: ロボットエージェントの共設計のためのサンプル効率の良い方法
• Authors: Kishan R. Nagiredla, Buddhika L. Semage, Arun Kumar A. V, Thommen G. Karimpanal, Santu Rana,
• Abstract要約: 自律ロボットエージェントを共同設計するには、エージェントのコントローラと物理的設計を同時に最適化する必要がある。 デザインスペースが大きくなると、これは難しくなります。 共設計のサンプル効率を向上させるための多要素探索手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.449817465618658
• License:
• Abstract: Co-designing autonomous robotic agents involves simultaneously optimizing the controller and physical design of the agent. Its inherent bi-level optimization formulation necessitates an outer loop design optimization driven by an inner loop control optimization. This can be challenging when the design space is large and each design evaluation involves a data-intensive reinforcement learning process for control optimization. To improve the sample efficiency of co-design, we propose a multi-fidelity-based exploration strategy in which we tie the controllers learned across the design spaces through a universal policy learner for warm-starting subsequent controller learning problems. Experiments performed on a wide range of agent design problems demonstrate the superiority of our method compared to baselines. Additionally, analysis of the optimized designs shows interesting design alterations, including design simplifications and non-intuitive alterations.
• Abstract（参考訳）: 自律ロボットエージェントを共同設計するには、エージェントのコントローラと物理的設計を同時に最適化する必要がある。 その本質的に双レベル最適化の定式化は、内部ループ制御の最適化によって駆動される外ループ設計の最適化を必要とする。 設計空間が大きく、各設計評価が制御最適化のためのデータ集約型強化学習プロセスを含む場合、これは困難である。 共同設計のサンプル効率を向上させるために,設計空間全体で学習したコントローラを,その後のコントローラ学習問題を温めるためのユニバーサルポリシー学習器を通じて結合する多要素探索手法を提案する。 幅広いエージェント設計問題に対して行った実験は,本手法がベースラインよりも優れていることを示した。 さらに、最適化された設計の分析は、設計の単純化や直観的でない変更など、興味深い設計変更を示している。

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