論文の概要: Leveraging Procedural Generation for Learning Autonomous Peg-in-Hole Assembly in Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01134v1
• Date: Thu, 2 May 2024 09:50:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-03 17:04:04.936048
• Title: Leveraging Procedural Generation for Learning Autonomous Peg-in-Hole Assembly in Space
• Title（参考訳）: 宇宙空間における自律ペグインホールアセンブリ学習のための手続き生成の活用
• Authors: Andrej Orsula, Matthieu Geist, Miguel Olivares-Mendez, Carol Martinez,
• Abstract要約: 宇宙ロボティクスの文脈で自律的なペグ・イン・ホール・アセンブリを学習するための新しいアプローチを提案する。 我々の焦点は、深層強化学習による自律システムの一般化と適応性の向上である。 我々の発見は、地球を越えた野心的な宇宙ミッションとインフラ開発を支援する知的ロボットシステムの将来の進歩の舞台となった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.76267553432585
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The ability to autonomously assemble structures is crucial for the development of future space infrastructure. However, the unpredictable conditions of space pose significant challenges for robotic systems, necessitating the development of advanced learning techniques to enable autonomous assembly. In this study, we present a novel approach for learning autonomous peg-in-hole assembly in the context of space robotics. Our focus is on enhancing the generalization and adaptability of autonomous systems through deep reinforcement learning. By integrating procedural generation and domain randomization, we train agents in a highly parallelized simulation environment across a spectrum of diverse scenarios with the aim of acquiring a robust policy. The proposed approach is evaluated using three distinct reinforcement learning algorithms to investigate the trade-offs among various paradigms. We demonstrate the adaptability of our agents to novel scenarios and assembly sequences while emphasizing the potential of leveraging advanced simulation techniques for robot learning in space. Our findings set the stage for future advancements in intelligent robotic systems capable of supporting ambitious space missions and infrastructure development beyond Earth.
• Abstract（参考訳）: 構造を自律的に組み立てる能力は、将来の宇宙インフラの開発に不可欠である。 しかし、宇宙の予測不可能な条件はロボットシステムに重大な課題をもたらし、自律的な組み立てを可能にするための高度な学習技術の開発を必要としている。 本研究では,宇宙ロボティクスの文脈において,自律型ペグ・イン・ホール・アセンブリを学習するための新しいアプローチを提案する。 我々の焦点は、深層強化学習による自律システムの一般化と適応性の向上である。 手続き生成とドメインランダム化を統合することで,多種多様なシナリオにまたがる高度に並列化されたシミュレーション環境においてエージェントを訓練し,ロバストなポリシーの獲得を目指す。 提案手法は3つの異なる強化学習アルゴリズムを用いて,様々なパラダイム間のトレードオフについて検討する。 宇宙空間におけるロボット学習に先進的なシミュレーション技術を活用する可能性を強調しつつ、新しいシナリオやアセンブリシーケンスへのエージェントの適応性を実証する。 我々の発見は、地球を越えた野心的な宇宙ミッションとインフラ開発を支援する知的ロボットシステムの将来の進歩の舞台となった。

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