論文の概要: Exploring CausalWorld: Enhancing robotic manipulation via knowledge transfer and curriculum learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17266v1
- Date: Mon, 25 Mar 2024 23:19:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-27 17:15:36.125684
- Title: Exploring CausalWorld: Enhancing robotic manipulation via knowledge transfer and curriculum learning
- Title（参考訳）: CausalWorld:知識伝達とカリキュラム学習によるロボット操作の強化
- Authors: Xinrui Wang, Yan Jin,
- Abstract要約: 本研究では,指間の複雑な動きと協調を必要とする,学習に基づく三指ロボットアーム操作タスクについて検討する。
強化学習を利用することで、エージェントに熟練した操作に必要なスキルを習得するよう訓練する。
微調整とカリキュラム学習という2つの知識伝達戦略を,ソフトアクター・クリティカルなアーキテクチャで活用した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.683222869973898
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study explores a learning-based tri-finger robotic arm manipulating task, which requires complex movements and coordination among the fingers. By employing reinforcement learning, we train an agent to acquire the necessary skills for proficient manipulation. To enhance the efficiency and effectiveness of the learning process, two knowledge transfer strategies, fine-tuning and curriculum learning, were utilized within the soft actor-critic architecture. Fine-tuning allows the agent to leverage pre-trained knowledge and adapt it to new tasks. Several variations like model transfer, policy transfer, and across-task transfer were implemented and evaluated. To eliminate the need for pretraining, curriculum learning decomposes the advanced task into simpler, progressive stages, mirroring how humans learn. The number of learning stages, the context of the sub-tasks, and the transition timing were found to be the critical design parameters. The key factors of two learning strategies and corresponding effects were explored in context-aware and context-unaware scenarios, enabling us to identify the scenarios where the methods demonstrate optimal performance, derive conclusive insights, and contribute to a broader range of learning-based engineering applications.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,指間の複雑な動きと協調を必要とする,学習に基づく三指ロボットアーム操作タスクについて検討する。
強化学習を利用することで、エージェントに熟練した操作に必要なスキルを習得するよう訓練する。
学習プロセスの効率性と有効性を高めるため,ソフトアクター・クリティック・アーキテクチャにおいて,微調整とカリキュラム学習という2つの知識伝達戦略を利用した。
微調整により、エージェントは訓練済みの知識を活用して、新しいタスクに適応することができる。
モデル転送、ポリシー転送、タスク間転送などの様々なバリエーションを実装し、評価した。
事前学習の必要をなくすために、カリキュラム学習は、高度なタスクをより単純で進歩的な段階に分解し、人間がどのように学習するかを反映する。
学習ステージ数,サブタスクのコンテキスト,遷移タイミングが重要な設計パラメータであることがわかった。
2つの学習戦略とそれに対応する効果の鍵となる要因を、文脈認識および文脈認識のシナリオで探索し、手法が最適な性能を示すシナリオを特定し、決定的な洞察を導き、学習に基づく幅広い工学的応用に寄与する。
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