論文の概要: Representation Abstractions as Incentives for Reinforcement Learning
Agents: A Robotic Grasping Case Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11984v1
- Date: Thu, 21 Sep 2023 11:41:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-22 15:38:16.560001
- Title: Representation Abstractions as Incentives for Reinforcement Learning
Agents: A Robotic Grasping Case Study
- Title（参考訳）: 強化学習エージェントのためのインセンティブとしての表現抽象化:ロボットグラスピングケーススタディ
- Authors: Panagiotis Petropoulakis, Ludwig Gr\"af, Josip Josifovski,
Mohammadhossein Malmir, and Alois Knoll
- Abstract要約: 本研究は、特定のロボットタスクを解くためのエージェントのインセンティブ化における様々な状態表現の効果について検討する。
数値状態を用いたRLエージェントは,非学習ベースラインと同等に動作可能であることを示す。
事前学習した環境埋め込みベクトルからのイメージベース表現を用いたエージェントは、エンドツーエンドのトレーニングエージェントよりも優れた性能を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4777703321218225
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Choosing an appropriate representation of the environment for the underlying
decision-making process of the \gls{RL} agent is not always straightforward.
The state representation should be inclusive enough to allow the agent to
informatively decide on its actions and compact enough to increase sample
efficiency for policy training. Given this outlook, this work examines the
effect of various state representations in incentivizing the agent to solve a
specific robotic task: antipodal and planar object grasping. A continuum of
state representation abstractions is defined, starting from a model-based
approach with complete system knowledge, through hand-crafted numerical, to
image-based representations with decreasing level of induced task-specific
knowledge. We examine the effects of each representation in the ability of the
agent to solve the task in simulation and the transferability of the learned
policy to the real robot. The results show that RL agents using numerical
states can perform on par with non-learning baselines. Furthermore, we find
that agents using image-based representations from pre-trained environment
embedding vectors perform better than end-to-end trained agents, and
hypothesize that task-specific knowledge is necessary for achieving convergence
and high success rates in robot control. Supplementary material can be found at
the project webpage: https://github.com/PetropoulakisPanagiotis/igae.
- Abstract（参考訳）: 基礎となる \gls{rl} エージェントの意思決定プロセスのための環境の適切な表現を選択することは、必ずしも単純ではない。
状態表現は、エージェントがその行為を情報的に決定し、政策訓練のサンプル効率を高めるのに十分なコンパクト化を可能にするのに十分な包括性を持つべきである。
本研究は,ロボットの特定の課題を解決するためのインセンティブとして,様々な状態表現が与える影響について検討する。
状態表現抽象化の連続体は、完全なシステム知識を持つモデルベースアプローチから、手作りの数値を通して、誘導されたタスク固有の知識のレベルを減少させるイメージベース表現へと導かれる。
シミュレーションにおける課題を解決するエージェントの能力における各表現の効果と,学習方針の実際のロボットへの伝達性について検討した。
その結果, 数値状態を用いたRLエージェントは, 非学習ベースラインと同程度に動作可能であることがわかった。
さらに,事前学習した環境埋め込みベクターからのイメージベース表現を用いたエージェントは,エンドツーエンドの訓練エージェントよりも優れており,ロボット制御における収束と高い成功率を達成するためには,タスク固有の知識が必要であると仮定する。
追加資料はプロジェクトのWebページ(https://github.com/PetropoulakisPanagiotis/igae)で見ることができる。
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