Effiziente Steuerung von Robotern mit Beinen durch Verstärkungslernen unter Ausnutzung von Symmetrien

Основні поняття

Durch Einbeziehung von Symmetrien in das Verstärkungslernen können effizientere und robustere Steuerungsstrategien für Roboter mit Beinen erlernt werden.

Анотація

Der Artikel untersucht, wie Symmetrien in Markov-Entscheidungsprozessen (MDPs) genutzt werden können, um die Exploration und das Lernen von Steuerungsstrategien für Roboter mit Beinen zu verbessern.
Es werden zwei Ansätze vorgestellt:

PPOaug: Datenaugmentierung, um die Lernalgorithmen zu symmetrischen Zuständen und Aktionen zu führen.
PPOeqic: Architektur der neuronalen Netze so gestalten, dass die Steuerungspolitik strikt äquivariant und die Wertfunktion invariant sind.

Die Methoden werden auf anspruchsvollen Aufgaben wie Loko-Manipulation und bipedes Laufen getestet. Die Ergebnisse zeigen, dass die Einbeziehung von Symmetrien die Lerneffizienz, Leistung und Robustheit der Steuerungsstrategien deutlich verbessert. Insbesondere die strikt äquivariante Steuerungspolitik übertrifft die anderen Ansätze.
Darüber hinaus zeigen die symmetriebasierten Methoden eine bessere Übertragbarkeit von Simulationen in die reale Welt, da sie symmetrischere und stabilere Bewegungsmuster erlernen.

Статистика

Die Roboter mit Beinen besitzen eine sagittale Symmetrie in ihrer Kinematik und Dynamik.
Die optimale Steuerungspolitik für einen symmetrischen MDP ist äquivariant, d.h. g ▷ π*(s) = π*(g ▷ s) für alle Symmetrietransformationen g.
Die optimale Wertfunktion ist invariant, d.h. V π*(g ▷ s) = V π*(s) für alle Symmetrietransformationen g.

Цитати

"Durch Einbeziehung von Symmetrien in das Verstärkungslernen können effizientere und robustere Steuerungsstrategien für Roboter mit Beinen erlernt werden."
"Die strikt äquivariante Steuerungspolitik übertrifft die anderen Ansätze in Bezug auf Lerneffizienz, Leistung und Robustheit."

Ключові висновки, отримані з

Leveraging Symmetry in RL-based Legged Locomotion Control

by Zhi ... о arxiv.org 03-27-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.17320.pdf

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