論文の概要: Sim-to-real Transfer of Deep Reinforcement Learning Agents for Online Coverage Path Planning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04920v1
- Date: Fri, 7 Jun 2024 13:24:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-10 14:01:29.393806
- Title: Sim-to-real Transfer of Deep Reinforcement Learning Agents for Online Coverage Path Planning
- Title(参考訳): オンライン被覆経路計画のための深層強化学習エージェントの同時移動
- Authors: Arvi Jonnarth, Ola Johansson, Michael Felsberg,
- Abstract要約: 我々は、カバーパス計画(CPP)のための強化学習エージェント(RL)のSim-to-real転送の課題に取り組む。
実際のロボット運動学やリアルタイムの側面を含む、シミュレーションされたセンサーと障害物で、半仮想環境を通して、シミュレーションと現実のギャップを橋渡しする。
高速モデル推論周波数はsim-to-realギャップを減らすのに十分であり、微調整は最初は性能を劣化させる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 15.792914346054502
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Sim-to-real transfer presents a difficult challenge, where models trained in simulation are to be deployed in the real world. The distribution shift between the two settings leads to biased representations of the perceived real-world environment, and thus to suboptimal predictions. In this work, we tackle the challenge of sim-to-real transfer of reinforcement learning (RL) agents for coverage path planning (CPP). In CPP, the task is for a robot to find a path that visits every point of a confined area. Specifically, we consider the case where the environment is unknown, and the agent needs to plan the path online while mapping the environment. We bridge the sim-to-real gap through a semi-virtual environment with a simulated sensor and obstacles, while including real robot kinematics and real-time aspects. We investigate what level of fine-tuning is needed for adapting to a realistic setting, comparing to an agent trained solely in simulation. We find that a high model inference frequency is sufficient for reducing the sim-to-real gap, while fine-tuning degrades performance initially. By training the model in simulation and deploying it at a high inference frequency, we transfer state-of-the-art results from simulation to the real domain, where direct learning would take in the order of weeks with manual interaction, i.e., would be completely infeasible.
- Abstract(参考訳): シミュレーションでトレーニングされたモデルが現実世界にデプロイされるという、シミュレーションから現実への移行は難しい課題である。
2つの設定間の分布シフトは、知覚された実世界の環境のバイアスのある表現をもたらし、したがって、最適以下の予測をもたらす。
本研究では,Regressing Learning (RL) エージェントのカバレッジパス計画 (CPP) におけるシミュレート・トゥ・リアル移行の課題に取り組む。
CPPでは、ロボットが制限区域のすべての地点を訪れる経路を見つけることが課題である。
具体的には、環境が不明な場合について考察し、エージェントは環境をマッピングしながら、オンラインで経路を計画する必要がある。
実際のロボット運動学やリアルタイムの側面を含む、シミュレーションされたセンサーと障害物で、半仮想環境を通して、シミュレーションから現実へのギャップを橋渡しする。
本研究は,シミュレーションのみで訓練されたエージェントと比較して,現実的な設定に適応するためにどのレベルの微調整が必要なのかを考察する。
高速モデル推論周波数はsim-to-realギャップを減らすのに十分であり、微調整は最初は性能を劣化させる。
シミュレーションでモデルをトレーニングし、高い推論周波数でデプロイすることにより、シミュレーションによる最先端の結果を実領域に転送する。
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