論文の概要: State Representations as Incentives for Reinforcement Learning Agents: A Sim2Real Analysis on Robotic Grasping
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11984v3
- Date: Thu, 8 Aug 2024 15:46:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-09 21:09:27.625233
- Title: State Representations as Incentives for Reinforcement Learning Agents: A Sim2Real Analysis on Robotic Grasping
- 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状態表現:ロボットグラスピングのシム2リアル解析
- Authors: Panagiotis Petropoulakis, Ludwig Gräf, Mohammadhossein Malmir, Josip Josifovski, 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表現の効果について検討する。
手作りの数値状態から符号化された画像ベース表現に至るまで、状態表現の連続体が定義される。
シミュレーションにおけるエージェントの課題解決能力に対する各表現の影響と実ロボットへの学習方針の伝達可能性について検討した。
- 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 reinforcement learning agent is not always straightforward. The state representation should be inclusive enough to allow the agent to informatively decide on its actions and disentangled enough to simplify policy training and the corresponding sim2real transfer. Given this outlook, this work examines the effect of various representations in incentivizing the agent to solve a specific robotic task: antipodal and planar object grasping. A continuum of state representations is defined, starting from hand-crafted numerical states to encoded image-based representations, with decreasing levels of induced task-specific knowledge. The effects of each representation on the ability of the agent to solve the task in simulation and the transferability of the learned policy to the real robot are examined and compared against a model-based approach with complete system knowledge. The results show that reinforcement learning 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 separation of representation learning from reinforcement learning can benefit sim2real transfer. Finally, we conclude that incentivizing the state representation with task-specific knowledge facilitates faster convergence for agent training and increases success rates in sim2real robot control.
- Abstract（参考訳）: 強化学習エージェントの意思決定プロセスにおいて,環境の適切な表現を選択することは必ずしも容易ではない。
状態表現は、エージェントがその行為を情報的に決定し、ポリシートレーニングと対応するsim2real転送をシンプルにするのに十分な拘束力を持たせるのに十分な包括的であるべきである。
この観点から、本研究は、特定のロボットタスク(反足動物と平面物体の把握)を解くために、エージェントにインセンティブを与える様々な表現の効果について検討する。
状態表現の連続体は、手作りの数値状態から符号化された画像ベース表現に始まり、誘導されたタスク固有の知識のレベルが減少する。
シミュレーションにおけるエージェントの課題解決能力と実際のロボットへの学習方針の伝達性に対する各表現の影響を,システム知識の完全なモデルベースアプローチと比較し,比較した。
その結果, 数値状態を用いた強化学習エージェントは, 非学習ベースラインと同等に動作できることが示唆された。
さらに、事前学習した環境埋め込みベクトルの画像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、強化学習からの表現学習の分離は、sim2real転送の恩恵をもたらすと仮定する。
最後に,タスク固有知識による状態表現のインセンティブはエージェント訓練の高速化とシム2リアルロボット制御の成功率の向上を促進させる。
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