論文の概要: Learning Robot Soccer from Egocentric Vision with Deep Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02425v1
- Date: Fri, 3 May 2024 18:41:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-07 20:00:04.554367
- Title: Learning Robot Soccer from Egocentric Vision with Deep Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 深層強化学習による自我中心視からのロボットサッカーの学習
- Authors: Dhruva Tirumala, Markus Wulfmeier, Ben Moran, Sandy Huang, Jan Humplik, Guy Lever, Tuomas Haarnoja, Leonard Hasenclever, Arunkumar Byravan, Nathan Batchelor, Neil Sreendra, Kushal Patel, Marlon Gwira, Francesco Nori, Martin Riedmiller, Nicolas Heess,
- Abstract要約: 我々は,自己中心型RGBビジョンによる完全オンボード計算とセンシングにより,エンドツーエンドのロボットサッカーポリシーを訓練する。
本稿では,マルチエージェントロボットサッカーにおけるエンドツーエンドトレーニングの最初の実演を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.906144781244336
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We apply multi-agent deep reinforcement learning (RL) to train end-to-end robot soccer policies with fully onboard computation and sensing via egocentric RGB vision. This setting reflects many challenges of real-world robotics, including active perception, agile full-body control, and long-horizon planning in a dynamic, partially-observable, multi-agent domain. We rely on large-scale, simulation-based data generation to obtain complex behaviors from egocentric vision which can be successfully transferred to physical robots using low-cost sensors. To achieve adequate visual realism, our simulation combines rigid-body physics with learned, realistic rendering via multiple Neural Radiance Fields (NeRFs). We combine teacher-based multi-agent RL and cross-experiment data reuse to enable the discovery of sophisticated soccer strategies. We analyze active-perception behaviors including object tracking and ball seeking that emerge when simply optimizing perception-agnostic soccer play. The agents display equivalent levels of performance and agility as policies with access to privileged, ground-truth state. To our knowledge, this paper constitutes a first demonstration of end-to-end training for multi-agent robot soccer, mapping raw pixel observations to joint-level actions, that can be deployed in the real world. Videos of the game-play and analyses can be seen on our website https://sites.google.com/view/vision-soccer .
- Abstract（参考訳）: 我々は,マルチエージェント深部強化学習(RL)を,完全オンボード計算によるエンドツーエンドのロボットサッカーポリシーのトレーニングに適用し,エゴセントリックなRGBビジョンを用いたセンシングを行った。
この設定は、アクティブな知覚、アジャイルのフルボディコントロール、動的で部分的に観測可能なマルチエージェントドメインでの長期計画など、現実世界のロボット工学における多くの課題を反映している。
我々は、大規模なシミュレーションベースのデータ生成を頼りに、低コストのセンサーを用いて物理的ロボットにうまく移動できる自我中心の視覚から複雑な振る舞いを得る。
適切なビジュアルリアリズムを実現するために,我々は,剛体物理と複数のニューラルレージアンス場(NeRF)による学習的,リアルなレンダリングを組み合わせたシミュレーションを行った。
教師ベースのマルチエージェントRLとクロス実験データ再利用を組み合わせることで,高度なサッカー戦略の発見を可能にする。
我々は,知覚に依存しないサッカーの試合を最適化する場合,物体追跡や球探索などの活動知覚行動を分析する。
エージェントは、特権付き、地道な状態にアクセス可能なポリシーとして、同等のパフォーマンスとアジリティのレベルを示します。
本研究は,マルチエージェントロボットサッカーにおけるエンド・ツー・エンドトレーニングの最初の実演であり,実環境に展開可能な原画素の観察をジョイントレベル・アクションにマッピングする。
ゲームプレイと分析のビデオは、我々のウェブサイト https://sites.google.com/view/vision-soccer で見ることができる。
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