I detta dokument presenteras en metod för att identifiera mekaniska parametrar för robotar eller föremål, såsom deras massa och friktionskoefficienter. Viktiga funktioner är användningen av off-the-shälf fysik motorer och anpassningen av en Bayesian optimeringsteknik för att minimera antalet verkliga experiment som behövs för modellbaserad förstärkning lärande. Den föreslagna ramen reproducerar sig i en fysikmotor experiment utförs på en riktig robot och optimerar modellens mekaniska parametrar för att matcha verkliga banor. Den optimerade modellen används sedan för att lära sig en policy i simulering, innan verkliga driftsättning. Det är dock väl förstått att det är svårt att exakt reproducera verkliga banor i simulering. Dessutom kan en nästan optimal politik ofta hittas med en bristfällig modell. Därför föreslås i detta arbete en strategi för att identifiera en modell som bara är tillräckligt bra för att tillnärma värdet av en lokalt optimal politik med ett visst förtroende, i stället för att slösa ansträngningar på att identifiera den mest korrekta modellen. Utvärderingar, som utförs både i simulering och på en verklig robotisk manipulation, visar att den föreslagna strategin resulterar i en övergripande tidseffektiv, integrerad modellidentifierings- och inlärningslösning, vilket avsevärt förbättrar dataeffektiviteten hos befintliga policysökningsalgoritmer.
REF föreslår att simuleringsparametrarna optimeras så att värdefunktionen är väl approximerad i simuleringen utan att replikera den verkliga dynamiken.
Fast Model Identification via Physics Engines for Data-Efficient Policy Search.
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}