Abstract-I detta arbete föreslår vi en strategi för att lära sig en robust politik för att lösa den svängande uppgiften. Nyligen visades flera modellfria kontinuerliga kontrollalgoritmer för att lära sig framgångsrika policyer utan förkunskaper om dynamiken i uppgiften. Men att få framgångsrik politik krävde tusentals till miljontals utbildningsavsnitt, vilket begränsar tillämpningen av dessa metoder på verklig hårdvara. Vi utvecklade ett utbildningsförfarande som gör att vi kan använda en enkel anpassad simulator för att lära sig policyer robust för missmatchning av simulering vs robot. I våra experiment visar vi att den policy vi lärt oss i simulatorn kan svänga objektet till önskad målvinkel på den riktiga roboten. Vi visar också generalisering till ett objekt med annan tröghet, form, massa och friktion egenskaper än de som används under träning. Detta resultat är ett steg mot att göra modellfritt förstärkande lärande tillgängligt för att lösa robotikuppgifter via förträning i simulatorer som endast ger en oprecis matchning till den verkliga dynamiken.
Antonova m.fl. REF lär sig en robust policy för att rotera ett objekt till önskad vinkel.
Reinforcement Learning for Pivoting Task
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}