論文の概要: Decomposing Control Lyapunov Functions for Efficient Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12210v1
- Date: Mon, 18 Mar 2024 19:51:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-20 18:12:11.329061
- Title: Decomposing Control Lyapunov Functions for Efficient Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 効率的な強化学習のためのリアプノフ関数の解法
- Authors: Antonio Lopez, David Fridovich-Keil,
- Abstract要約: 現在の強化学習(RL)手法では、特定のタスクを学習するために大量のデータを必要とするため、エージェントをデプロイして実世界のアプリケーションにデータを収集する場合、不合理なコストが発生する。
本稿では,RL の報酬関数を補うために,CLF (Control Lyapunov Function) を導入して,サンプルの複雑さを低減した既存の作業から構築する。
提案手法は,最先端のソフト・アクター・クリティカル・アルゴリズムが必要とする実世界のデータの半分以下でクワッドコプターを着陸させることが可能であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.117626902557927
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Recent methods using Reinforcement Learning (RL) have proven to be successful for training intelligent agents in unknown environments. However, RL has not been applied widely in real-world robotics scenarios. This is because current state-of-the-art RL methods require large amounts of data to learn a specific task, leading to unreasonable costs when deploying the agent to collect data in real-world applications. In this paper, we build from existing work that reshapes the reward function in RL by introducing a Control Lyapunov Function (CLF), which is demonstrated to reduce the sample complexity. Still, this formulation requires knowing a CLF of the system, but due to the lack of a general method, it is often a challenge to identify a suitable CLF. Existing work can compute low-dimensional CLFs via a Hamilton-Jacobi reachability procedure. However, this class of methods becomes intractable on high-dimensional systems, a problem that we address by using a system decomposition technique to compute what we call Decomposed Control Lyapunov Functions (DCLFs). We use the computed DCLF for reward shaping, which we show improves RL performance. Through multiple examples, we demonstrate the effectiveness of this approach, where our method finds a policy to successfully land a quadcopter in less than half the amount of real-world data required by the state-of-the-art Soft-Actor Critic algorithm.
- Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)を用いた最近の手法は、未知の環境で知的エージェントの訓練に成功している。
しかし、RLは現実世界のロボティクスのシナリオでは広く適用されていない。
これは、現在の最先端のRLメソッドでは、特定のタスクを学習するために大量のデータを必要とするため、エージェントをデプロイして実際のアプリケーションにデータを収集する場合、不合理なコストが発生するためである。
本稿では,RLの報酬関数を再現する既存の作業から,サンプルの複雑性を低減するための制御リャプノフ関数(CLF)を導入する。
それでも、この定式化にはシステムのCLFを知る必要があるが、一般的な手法が欠如しているため、適切なCLFを特定することはしばしば困難である。
既存の作業はハミルトン・ヤコビ到達可能性手順を通じて低次元のCLFを計算することができる。
しかし、この手法は高次元システムでは難解となり、システム分解技術を用いて分解制御リアプノフ関数 (DCLF) と呼ばれるものを計算する。
計算されたDCLFを報酬形成に使用し、RL性能の向上を示す。
複数の例を通して、我々の手法は、最先端のソフトアクター批判アルゴリズムが必要とする実世界のデータの半分以下にクワッドコプターを着陸させる政策を立証する。
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