Fugu-MT 論文翻訳(概要): LoopSR: Looping Sim-and-Real for Lifelong Policy Adaptation of Legged Robots

論文の概要: LoopSR: Looping Sim-and-Real for Lifelong Policy Adaptation of Legged Robots

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17992v1
Date: Thu, 26 Sep 2024 16:02:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-28 16:26:02.154093
Title: LoopSR: Looping Sim-and-Real for Lifelong Policy Adaptation of Legged Robots
Title（参考訳）: LoopSR: 片足ロボットの生涯政策適応のためのループ・アンド・リール
Authors: Peilin Wu, Weiji Xie, Jiahang Cao, Hang Lai, Weinan Zhang,
Abstract要約: 本稿では,生涯にわたるポリシー適応フレームワークであるLoopSRを提案する。さらなる改善のためにシミュレーションで現実世界の環境を再構築する。継続的なトレーニングを活用することで、LoopSRは強力なベースラインに比べて優れたデータ効率を達成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 20.715834172041763
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Reinforcement Learning (RL) has shown its remarkable and generalizable capability in legged locomotion through sim-to-real transfer. However, while adaptive methods like domain randomization are expected to make policy more robust to diverse environments, such comprehensiveness potentially detracts from the policy's performance in any specific environment according to the No Free Lunch theorem, leading to a suboptimal solution once deployed in the real world. To address this issue, we propose a lifelong policy adaptation framework named LoopSR, which utilizes a transformer-based encoder to project real-world trajectories into a latent space, and accordingly reconstruct the real-world environments back in simulation for further improvement. Autoencoder architecture and contrastive learning methods are adopted to better extract the characteristics of real-world dynamics. The simulation parameters for continual training are derived by combining predicted parameters from the decoder with retrieved parameters from the simulation trajectory dataset. By leveraging the continual training, LoopSR achieves superior data efficiency compared with strong baselines, with only a limited amount of data to yield eminent performance in both sim-to-sim and sim-to-real experiments.
Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は, 実物間移動による足の移動において, 目覚ましい, 一般化可能な能力を示した。しかし、ドメインのランダム化のような適応的な手法は、様々な環境においてポリシーをより堅牢にすることが期待されているが、No Free Lunchの定理によれば、そのような包括性は特定の環境におけるポリシーのパフォーマンスから逸脱する可能性がある。この問題を解決するために, トランスフォーマーをベースとしたエンコーダを用いて, 実世界の軌道を潜在空間に投影し, シミュレーションで実世界の環境を復元し, さらなる改善を図るための, 生涯にわたるポリシー適応フレームワークであるLoopSRを提案する。実世界のダイナミクスの特徴をよりよく抽出するために,オートエンコーダアーキテクチャとコントラスト学習手法が採用されている。連続訓練のためのシミュレーションパラメータは、デコーダから予測されたパラメータと、シミュレーション軌跡データセットから得られたパラメータとを組み合わせて導出される。連続的なトレーニングを活用することで、LoopSRは強力なベースラインに比べて優れたデータ効率を実現し、sim-to-sim実験とsim-to-real実験の両方で優れたパフォーマンスが得られるのは限られたデータのみである。

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