....................................... Policyer för att öppna en skåplåda och swing-peg-in-hole uppgifter tränas genom att alternativt utföra förstärkning lärande med flera agenter i simulering och uppdatera simulering parameter distribution med hjälp av några verkliga politiska utföranden i världen. Abstract-Vi anser att problemet med att överföra policyer till den verkliga världen genom utbildning på en distribution av simulerade scenarier. Istället för att manuellt justera randomiseringen av simuleringar anpassar vi simuleringsparameterdistributionen med hjälp av några verkliga utrullningar som är kopplade till policyträning. Genom att göra det kan vi ändra fördelningen av simuleringar för att förbättra policyöverföringen genom att matcha policybeteendet i simulering och den verkliga världen. Vi visar att policyer som tränas med vår metod på ett tillförlitligt sätt kan överföras till olika robotar i två verkliga uppgifter: swing-peg-in-hole och att öppna en skåplåda. Videon av våra experiment finns på https: //sites.google.com/view/simopt.
Slutligen har interleating policy rulla ut mellan simulering och verklighet har också visat sig fungera bra på swing-peg-in-hole och öppna ett skåp låda uppgifter REF.
Closing the Sim-to-Real Loop: Adapting Simulation Randomization with Real World Experience
{'venue': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}