Simuleringar är attraktiva miljöer för utbildningsagenter eftersom de ger en riklig källa till data och lindrar vissa säkerhetsproblem under utbildningsprocessen. Men de beteenden som utvecklas av agenter i simulering är ofta specifika för simulatorns egenskaper. På grund av modellering fel, strategier som är framgångsrika i simulering kan inte överföras till sina verkliga motsvarigheter. I det här dokumentet visar vi på en enkel metod för att överbrygga denna "verklighetsklyfta". Genom att randomisera simulatorns dynamik under utbildningen kan vi utveckla policyer som är kapabla att anpassa sig till mycket olika dynamiker, inklusive sådana som skiljer sig avsevärt från den dynamik som politiken tränades på. Denna anpassningsförmåga gör det möjligt för politiken att generalisera till dynamiken i den verkliga världen utan någon utbildning i det fysiska systemet. Vårt tillvägagångssätt demonstreras på ett objekt som driver uppgiften med hjälp av en robotarm. Trots att vi är utbildade enbart i simulering, kan våra policyer upprätthålla en liknande prestandanivå när de används på en riktig robot, tillförlitligt flytta ett objekt till en önskad plats från slumpmässiga inledande konfigurationer. Vi undersöker effekterna av olika designbeslut och visar att de resulterande policyerna är robusta till betydande kalibreringsfel.
Peng m.fl. REF applicera DR för uppgiften att skjuta ett objekt till en målplats med hjälp av en Fetch arm.
Sim-to-Real Transfer of Robotic Control with Dynamics Randomization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}