論文の概要: A Q-learning approach to the continuous control problem of robot inverted pendulum balancing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02649v1
• Date: Tue, 5 Dec 2023 10:40:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 16:06:29.663368
• Title: A Q-learning approach to the continuous control problem of robot inverted pendulum balancing
• Title（参考訳）: ロボット倒立振子バランスの連続制御問題に対するq-learningアプローチ
• Authors: Mohammad Safeea, Pedro Neto
• Abstract要約: 本研究では,ロボット逆振り子バランスの連続制御問題に対する離散的行動空間強化学習法(Q-learning)の適用性を評価する。 システム力学の数学的モデルが実装され、実システムから取得したデータに対する曲線フィッティングによって導出される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.29008108937701327
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study evaluates the application of a discrete action space reinforcement learning method (Q-learning) to the continuous control problem of robot inverted pendulum balancing. To speed up the learning process and to overcome technical difficulties related to the direct learning on the real robotic system, the learning phase is performed in simulation environment. A mathematical model of the system dynamics is implemented, deduced by curve fitting on data acquired from the real system. The proposed approach demonstrated feasible, featuring its application on a real world robot that learned to balance an inverted pendulum. This study also reinforces and demonstrates the importance of an accurate representation of the physical world in simulation to achieve a more efficient implementation of reinforcement learning algorithms in real world, even when using a discrete action space algorithm to control a continuous action.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ロボット倒立振子バランスの連続制御問題に対する離散的行動空間強化学習法(q-learning)の適用性を評価する。 実際のロボットシステムにおいて、学習プロセスを高速化し、直接学習に関連する技術的困難を克服するために、シミュレーション環境で学習フェーズを行う。 実システムから取得したデータに対する曲線フィッティングによって導かれるシステムダイナミクスの数学的モデルを実装した。 提案手法は,倒立振子のバランスを学習した実世界のロボットに適用できることを示す。 本研究は,連続動作を制御する離散的行動空間アルゴリズムを用いた場合においても,実世界における強化学習アルゴリズムのより効率的な実装を実現するために,シミュレーションにおける物理世界の正確な表現の重要性を補強し,実証する。

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