論文の概要: DRIFT: Deep Reinforcement Learning for Intelligent Floating Platforms Trajectories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04266v1
• Date: Fri, 6 Oct 2023 14:11:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-09 16:09:02.885008
• Title: DRIFT: Deep Reinforcement Learning for Intelligent Floating Platforms Trajectories
• Title（参考訳）: DRIFT:Intelligent Floating Platforms Trajectoriesのための深層強化学習
• Authors: Matteo El-Hariry, Antoine Richard, Vivek Muralidharan, Baris Can Yalcin, Matthieu Geist, Miguel Olivares-Mendez
• Abstract要約: フローティングプラットフォームは、地球上の微小重力環境をエミュレートするための多用途テストベッドとして機能する。 私たちのスイートは、シミュレーションから現実への堅牢性、適応性、優れた転送性を実現します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.420795137038677
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This investigation introduces a novel deep reinforcement learning-based suite to control floating platforms in both simulated and real-world environments. Floating platforms serve as versatile test-beds to emulate microgravity environments on Earth. Our approach addresses the system and environmental uncertainties in controlling such platforms by training policies capable of precise maneuvers amid dynamic and unpredictable conditions. Leveraging state-of-the-art deep reinforcement learning techniques, our suite achieves robustness, adaptability, and good transferability from simulation to reality. Our Deep Reinforcement Learning (DRL) framework provides advantages such as fast training times, large-scale testing capabilities, rich visualization options, and ROS bindings for integration with real-world robotic systems. Beyond policy development, our suite provides a comprehensive platform for researchers, offering open-access at https://github.com/elharirymatteo/RANS/tree/ICRA24.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,シミュレーション環境と実環境の両方において浮遊プラットフォームを制御するための,新しい深層強化学習ベーススイートを提案する。 フローティングプラットフォームは、地球上の微小重力環境をエミュレートするための多用途テストベッドとして機能する。 本手法は,動的かつ予測不能な状況下で正確な操作が可能な政策を訓練することにより,プラットフォーム制御におけるシステムと環境の不確実性に対処する。 最先端の深層強化学習技術を活用して,シミュレーションから現実へのロバスト性,適応性,良好な伝達性を実現する。 私たちのDeep Reinforcement Learning (DRL)フレームワークは、高速トレーニング時間、大規模テスト機能、リッチな可視化オプション、実世界のロボットシステムとの統合のためのROSバインディングといった利点を提供します。 ポリシー開発以外にも、我々のスイートは研究者のための包括的なプラットフォームを提供し、https://github.com/elharirymatteo/RANS/tree/ICRA24でオープンアクセスを提供します。

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