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/2406.04920v2
• Date: Mon, 19 Aug 2024 14:45:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 02:28:42.175933
• 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。 シミュレーションされたセンサと障害物を利用しながら、現実のロボットやリアルタイムの側面を含む半仮想環境を通じて、シミュレートと現実のギャップを橋渡しする。 高い推測周波数は、一階マルコフのポリシーをシミュレーションから直接転送することを可能にし、高階のポリシーを微調整することで、sim-to-realのギャップをさらに減らすことができる。
• 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 dynamics, and thus to suboptimal predictions in the real-world environment. 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 covers 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, including a real robot and real-time aspects, while utilizing a simulated sensor and obstacles to enable environment randomization and automated episode resetting. 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 inference frequency allows first-order Markovian policies to transfer directly from simulation, while higher-order policies can be fine-tuned to further reduce the sim-to-real gap. Moreover, they can operate at a lower frequency, thus reducing computational requirements. In both cases, our approaches 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, that is, it 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、ダイナミクスの偏りのある表現をもたらし、現実の環境における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、ロボットが制限された領域のすべての点をカバーす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。 シミュレーションされたセンサと障害物を利用して環境ランダム化と自動エピソードリセットを実現する。 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。 高い推測周波数は、一階マルコフのポリシーをシミュレーションから直接転送することを可能にし、高階のポリシーを微調整することで、sim-to-realのギャップをさらに減らすことができる。 さらに、低い周波数で操作できるため、計算要求を低減できる。 どちらの場合も、我々のアプローチはシミュレーションによる最先端の結果を実際のドメインに転送します。

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