Abstract-djup förstärkning lärande (RL) har visat sig vara en kraftfull teknik i många sekventiella beslutsfattande domäner. Robotik innebär dock många utmaningar för RL, främst utbildning på ett fysiskt system kan vara dyrt och farligt, vilket har väckt stort intresse för att lära kontroll politik med hjälp av en fysiksimulator. Flera senaste arbeten har visat lovande resultat i att överföra policyer som är utbildade i simulering till den verkliga världen, men de utnyttjar ofta inte fullt ut fördelen med att arbeta med en simulator. I detta arbete utnyttjar vi den fulla observerbarheten i simulatorn för att träna bättre policyer som tar som insats endast partiella observationer (RGBD-bilder). Vi gör detta genom att använda en skådespelare-kritisk träningsalgoritm där kritikern utbildas i fullständiga stater medan skådespelaren (eller policyn) får återgivna bilder som input. Vi visar experimentellt på en rad simulerade uppgifter att användningen av dessa asymmetriska ingångar avsevärt förbättrar prestandan. Slutligen kombinerar vi denna metod med domän randomisering och visar riktiga robotexperiment för flera uppgifter som att plocka, trycka och flytta ett block. Vi uppnår denna simulering till verkliga världen överföring utan utbildning på någon verklig värld data. Videor av dessa experiment finns på www.goo.gl/b57WTs.
I Ref författare utnyttja fullt tillstånd observerbarhet i simulatorn för att lära sig bättre politik som tar som indata partiell observation som RGB-D-avbildningar.
Asymmetric Actor Critic for Image-Based Robot Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}