論文の概要: Exploiting Hybrid Policy in Reinforcement Learning for Interpretable Temporal Logic Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20338v1
• Date: Sun, 29 Dec 2024 03:34:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:04:15.080845
• Title: Exploiting Hybrid Policy in Reinforcement Learning for Interpretable Temporal Logic Manipulation
• Title（参考訳）: 解釈可能な時間論理操作のための強化学習におけるハイブリッド政策の展開
• Authors: Hao Zhang, Hao Wang, Xiucai Huang, Wenrui Chen, Zhen Kan,
• Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)に基づく手法は, ロボット学習においてますます研究されている。 本稿では,エージェントの性能向上のために3段階決定層を利用する時間論理誘導型ハイブリッドポリシーフレームワーク(HyTL)を提案する。 我々は,HyTLを4つの困難な操作タスクで評価し,その有効性と解釈可能性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.243491328213217
• License:
• Abstract: Reinforcement Learning (RL) based methods have been increasingly explored for robot learning. However, RL based methods often suffer from low sampling efficiency in the exploration phase, especially for long-horizon manipulation tasks, and generally neglect the semantic information from the task level, resulted in a delayed convergence or even tasks failure. To tackle these challenges, we propose a Temporal-Logic-guided Hybrid policy framework (HyTL) which leverages three-level decision layers to improve the agent's performance. Specifically, the task specifications are encoded via linear temporal logic (LTL) to improve performance and offer interpretability. And a waypoints planning module is designed with the feedback from the LTL-encoded task level as a high-level policy to improve the exploration efficiency. The middle-level policy selects which behavior primitives to execute, and the low-level policy specifies the corresponding parameters to interact with the environment. We evaluate HyTL on four challenging manipulation tasks, which demonstrate its effectiveness and interpretability. Our project is available at: https://sites.google.com/view/hytl-0257/.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)に基づく手法は, ロボット学習においてますます研究されている。 しかし、RLに基づく手法は、特に長距離操作タスクにおいて、探索段階でサンプリング効率の低下に悩まされることが多く、一般にタスクレベルの意味情報を無視することで、遅延収束やタスクの失敗さえも生じる。 これらの課題に対処するため,エージェントの性能向上のために3段階決定層を活用した時間論理誘導型ハイブリッド・ポリシー・フレームワーク(HyTL)を提案する。 具体的には、タスク仕様は線形時間論理(LTL)を介して符号化され、性能を改善し、解釈可能性を提供する。 また,LTL符号化タスクレベルからのフィードバックを,探索効率を向上させるための高レベルポリシーとして,ウェイポイント計画モジュールを設計する。 中レベルポリシーはどの行動プリミティブを実行するかを選択し、低レベルポリシーは環境と対話する対応するパラメータを指定する。 我々は,HyTLを4つの困難な操作タスクで評価し,その有効性と解釈可能性を示した。 私たちのプロジェクトは、https://sites.google.com/view/hytl-0257/で利用可能です。

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