Abstract-Developing styrpolicys i simulering är ofta mer praktiskt och säkrare än direkt kör experiment i den verkliga världen. Detta gäller för politik som uppnås genom planering och optimering, och ännu mer för politik som erhålls från förstärkande lärande, som ofta är mycket datakrävande. Men en policy som lyckas med simuleringen fungerar ofta inte när den används på en riktig robot. Ändå är ofta den övergripande kärnan i vad politiken gör i simulering fortfarande giltig i den verkliga världen. I detta papper undersöker vi sådana inställningar, där sekvensen av tillstånd som passeras i simulering förblir rimliga för den verkliga världen, även om detaljerna i kontrollerna inte är, som kan vara fallet när de viktigaste skillnaderna ligger i detaljerad friktion, kontakt, massa och geometri egenskaper. Under utförandet beräknar vårt tillvägagångssätt varje gång vad den simuleringsbaserade kontrollpolicyn skulle göra, men i stället för att utföra dessa kontroller på den verkliga roboten beräknar vårt tillvägagångssätt vad simuleringen förväntar sig att nästa tillstånd blir, och förlitar sig sedan på en inlärd djupt omvänd dynamiksmodell för att avgöra vilken verklig åtgärd som är mest lämplig för att uppnå dessa nästa stater. Djupa modeller är bara lika bra som deras träningsdata, och vi föreslår också ett tillvägagångssätt för datainsamling för att (inkrementellt) lära sig den djupt motsatta dynamiken modellen. Våra experiment visar att vårt tillvägagångssätt är gynnsamt jämfört med olika baslinjer som har utvecklats för att hantera simulering till verkliga modellers diskrepans, inklusive kontroll av utdatafel och Gaussisk dynamisk anpassning.
I REF föreslår författarna en form av finjustering där den inversa dynamiken för den verkliga roboten återvinns.
Transfer from Simulation to Real World through Learning Deep Inverse Dynamics Model
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}