論文の概要: Robot Air Hockey: A Manipulation Testbed for Robot Learning with Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03113v1
• Date: Mon, 6 May 2024 02:13:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-07 15:04:42.781533
• Title: Robot Air Hockey: A Manipulation Testbed for Robot Learning with Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: ロボットエアホッケー:強化学習によるロボット学習のためのマニピュレーションテストベッド
• Abstract要約: 本稿では,ロボットエアホッケーに基づく動的対話型RLテストベッドを提案する。 我々のテストベッドは、RL能力の様々な評価を可能にします。 ロボットのエアホッケーテストベッドは、3つのドメインでシミュレート・トゥ・リアル・トランスファーをサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.055177769808914
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reinforcement Learning is a promising tool for learning complex policies even in fast-moving and object-interactive domains where human teleoperation or hard-coded policies might fail. To effectively reflect this challenging category of tasks, we introduce a dynamic, interactive RL testbed based on robot air hockey. By augmenting air hockey with a large family of tasks ranging from easy tasks like reaching, to challenging ones like pushing a block by hitting it with a puck, as well as goal-based and human-interactive tasks, our testbed allows a varied assessment of RL capabilities. The robot air hockey testbed also supports sim-to-real transfer with three domains: two simulators of increasing fidelity and a real robot system. Using a dataset of demonstration data gathered through two teleoperation systems: a virtualized control environment, and human shadowing, we assess the testbed with behavior cloning, offline RL, and RL from scratch.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning)は、人間の遠隔操作やハードコードされたポリシーが失敗する可能性のある、高速かつオブジェクト指向なドメインにおいても、複雑なポリシーを学ぶための有望なツールである。 この課題を効果的に反映するために,ロボットエアホッケーに基づく動的対話型RLテストベッドを導入する。 エアホッケーを、手軽な作業から、パックで叩いてブロックを押したり、ゴールベースで人間と対話するタスクまで、多種多様なタスクで強化することで、我々のテストベッドはRL能力のさまざまな評価を可能にします。 ロボットのエアホッケーテストベッドは、3つのドメインでシミュレート・トゥ・リアル・トランスファーをサポートする。 仮想制御環境と人間のシャドーイングという2つの遠隔操作システムを通じて収集されたデモデータのデータセットを用いて,動作クローン,オフラインRL,RLをスクラッチから評価する。

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