論文の概要: Guided Data Augmentation for Offline Reinforcement Learning and Imitation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18247v1
• Date: Fri, 27 Oct 2023 16:34:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-30 13:08:48.580015
• Title: Guided Data Augmentation for Offline Reinforcement Learning and Imitation Learning
• Title（参考訳）: オフライン強化学習と模倣学習のための誘導データ拡張
• Authors: Nicholas E. Corrado, Yuxiao Qu, John U. Balis, Adam Labiosa, Josiah P. Hanna
• Abstract要約: 本稿では,専門家の質の高い拡張データを生成するためのガイド付きデータ拡張(GuDA)を提案する。 GuDAは、潜在的に最適でないデモの小さなセットから学習を可能にし、拡張データをランダムにサンプリングするDA戦略を大幅に上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8477915551719213
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning from demonstration (LfD) is a popular technique that uses expert demonstrations to learn robot control policies. However, the difficulty in acquiring expert-quality demonstrations limits the applicability of LfD methods: real-world data collection is often costly, and the quality of the demonstrations depends greatly on the demonstrator's abilities and safety concerns. A number of works have leveraged data augmentation (DA) to inexpensively generate additional demonstration data, but most DA works generate augmented data in a random fashion and ultimately produce highly suboptimal data. In this work, we propose Guided Data Augmentation (GuDA), a human-guided DA framework that generates expert-quality augmented data. The key insight of GuDA is that while it may be difficult to demonstrate the sequence of actions required to produce expert data, a user can often easily identify when an augmented trajectory segment represents task progress. Thus, the user can impose a series of simple rules on the DA process to automatically generate augmented samples that approximate expert behavior. To extract a policy from GuDA, we use off-the-shelf offline reinforcement learning and behavior cloning algorithms. We evaluate GuDA on a physical robot soccer task as well as simulated D4RL navigation tasks, a simulated autonomous driving task, and a simulated soccer task. Empirically, we find that GuDA enables learning from a small set of potentially suboptimal demonstrations and substantially outperforms a DA strategy that samples augmented data randomly.
• Abstract（参考訳）: learning from demonstration(lfd)は、ロボットの制御ポリシーを学ぶために、専門家によるデモンストレーションを使用する一般的なテクニックである。 実世界のデータ収集はコストがかかることが多く、デモの質はデモの能力や安全性に大きく依存する。 多くの研究がデータ拡張(DA)を活用して追加のデモデータを安価に生成していますが、ほとんどのDA作業はランダムな方法で拡張データを生成し、最終的に非常に最適なデータを生成します。 本研究では,有能な拡張データを生成する人間誘導型DAフレームワークであるGuDA(Guid Data Augmentation)を提案する。 GuDAのキーとなる洞察は、専門家データを生成するのに必要なアクションのシーケンスを示すのは難しいかもしれないが、拡張された軌道セグメントがタスクの進行を表すときに容易に識別できるということである。 これにより、DAプロセスに一連の簡単なルールを課し、専門家の行動を近似した拡張サンプルを自動的に生成することができる。 gudaからポリシーを抽出するために,オフライン強化学習と行動クローニングアルゴリズムを用いた。 我々は,物理ロボットサッカーの課題とシミュレーションD4RLナビゲーションタスク,シミュレーション自律運転タスク,シミュレーションサッカータスクについてGuDAを評価する。 経験的に、GuDAは、潜在的に最適でないデモの小さなセットから学習することができ、無作為なデータ収集を行うDA戦略よりも大幅に優れています。

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