論文の概要: A Central Motor System Inspired Pre-training Reinforcement Learning for Robotic Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07822v2
• Date: Tue, 5 Dec 2023 00:47:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 18:57:17.225877
• Title: A Central Motor System Inspired Pre-training Reinforcement Learning for Robotic Control
• Title（参考訳）: ロボット制御のための事前訓練強化学習を目的とした中央モータシステム
• Authors: Pei Zhang, Zhaobo Hua, Jinliang Ding
• Abstract要約: 本稿では,ロボットがリッチモータースキルを習得することのできる,事前学習型強化学習アルゴリズムを提案する。 まず,任意運動の選択機構を利用して,脳に類似したスキルベースネットワークを設計する。 本研究では,4種類のロボットと22種類のタスク環境について実験を行い,提案手法により,柔軟な運動能力を実現することができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.12342098663067
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Designing controllers to achieve natural motor capabilities for multi-joint robots is a significant challenge. However, animals in nature are naturally with basic motor abilities and can master various complex motor skills through acquired learning. On the basis of analyzing the mechanism of the central motor system in mammals, we propose a novel pre-training reinforcement learning algorithm that enables robots to learn rich motor skills and apply them to complex task environments without relying on external data. We first design a skill based network similar to the cerebellum by utilizing the selection mechanism of voluntary movements in the basal ganglia and the basic motor regulation ability of the cerebellum. Subsequently, by imitating the structure of advanced centers in the central motor system, we propose a high-level policy to generate different skill combinations, thereby enabling the robot to acquire natural motor abilities. We conduct experiments on 4 types of robots and 22 task environments, and the results show that the proposed method can enable different types of robots to achieve flexible motor skills. Overall, our research provides a promising framework for the design of neural network motor controllers.
• Abstract（参考訳）: マルチジョイントロボットの自然運動能力を実現するためのコントローラーの設計は、大きな課題である。 しかし、自然界の動物は自然に基本的な運動能力を持ち、獲得した学習を通じて様々な複雑な運動スキルを習得することができる。 そこで,本研究では,哺乳類の中枢運動系のメカニズムを解析し,ロボットが豊富な運動スキルを学習し,外部データに頼らずに複雑な作業環境に適用できる,新しい事前学習強化学習アルゴリズムを提案する。 本稿ではまず,小脳基底核における随意運動の選択機構と小脳の運動調節能力を利用して,小脳に似たスキルベースネットワークを設計する。 その後、中央モーターシステムにおける高度なセンターの構造を模倣することにより、異なるスキルの組み合わせを生成するための高レベルなポリシーを提案し、ロボットが自然運動能力を得ることができるようにした。 本研究では,4種類のロボットと22種類のタスク環境について実験を行い,提案手法により,柔軟な運動能力を実現することができることを示す。 全体として、本研究はニューラルネットワークモータコントローラの設計に有望なフレームワークを提供する。

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