Sammanfattning av denna webbsida: En metod för imitation Inlärning är Behavior Cloning, där en robot iakttar en handledare och drar slutsatser om en kontrollpolicy. Ett känt problem med detta "off-policy" tillvägagångssätt är att robotens fel uppstår när man glider bort från handledarens demonstrationer. På policy, tekniker lindra detta genom att iterativt samla korrigerande åtgärder för den nuvarande robotpolicyn. Dessa tekniker kan dock vara tråkiga för mänskliga handledare, lägga till betydande beräkningsbörda, och kan besöka farliga tillstånd under utbildningen. Vi föreslår en icke-politisk strategi som ingjuter buller i tillsynsmyndighetens policy samtidigt som den demonstrerar. Detta tvingar handledaren att visa hur man återhämtar sig från fel. Vi föreslår en ny algoritm, DART (Disturbances for Augmenting Robot Trajectories), som samlar demonstrationer med injicerat buller, och optimerar bullernivån för att uppskatta felet i robotens utbildade policy under datainsamlingen. Vi jämför DART med DAgger och Behavior Cloning i två områden: i simulering med en algoritmisk handledare på MuJoCo uppgifter (Walker, Humanoid, Hopper, Half-Cheetah) och i fysiska experiment med mänskliga handledare utbildning en Toyota HSR robot att utföra grepp i röran. För högdimensionella uppgifter som Humanoid, DART kan vara upp till 3x snabbare i beräkningstiden och bara minskar handledarens kumulativa belöning med 5% under utbildningen, medan DAgger utför riktlinjer som har 80% mindre kumulativ belöning än handledaren. På greppet i skräp uppgift, DART får i genomsnitt en 62% prestanda ökning över Beteende Cloning.
Laskey och Al. I Ref föreslogs ett icke-politiskt tillvägagångssätt som ger upphov till buller i demonstratorernas politik.
DART: Noise Injection for Robust Imitation Learning
{'venue': '1st Conference on Robot Learning (CoRL 2017)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}