Kvalificerad robotmanipulering drar nytta av komplexa synergier mellan icke-förutsättningar (t.ex. Tryckning) och förargelseväckande (t.ex. greppande) åtgärder: push kan hjälpa till att flytta rörigt föremål för att göra utrymme för armar och fingrar; likaså, grepp kan hjälpa undan objekt för att göra knuffa rörelser mer exakt och kollisionsfri. I detta arbete visar vi att det är möjligt att upptäcka och lära sig dessa synergier från grunden genom modellfritt djupt förstärkande lärande. Vår metod innebär att träna två helt konvolutionella nätverk som kartlägger från visuella observationer till åtgärder: den ena drar slutsatsen nyttan av knuffar för en tät pixel-wise provtagning av end-effector orienteringar och platser, medan den andra gör detsamma för grepp. Båda nätverken utbildas gemensamt inom ramen för Q-lärande och är helt självövervakade av försök och misstag, där belöningar ges från framgångsrika grepp. På så sätt lär sig vår politik att driva på förslag som gör det möjligt för framtiden att fatta, samtidigt som vi lär oss grepp som kan dra nytta av tidigare initiativ. Under plockförsök i både simulerings- och verklighetsscenarier, finner vi att vårt system snabbt lär sig komplexa beteenden även i utmanande fall av tätt packat skräp, och uppnår bättre grepp om framgångar och plockeffektivitet än utgångsalternativ efter några timmars träning. Vi visar vidare att vår metod kan generalisera till nya objekt. Kvalitativa resultat (videor), kod, förtränade modeller och simuleringsmiljöer finns på
Zeng m.fl. I REF användes Qlearning för att utbilda två fullständigt konvolutionella nätverk för att lära sig synergier mellan att trycka på och greppa, vilket ledde till bättre förståelse för framgångarna.
Learning Synergies Between Pushing and Grasping with Self-Supervised Deep Reinforcement Learning
{'venue': '2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Mathematics']}