Förstärkning lärande kan förvärva komplexa beteenden från hög nivå specifikationer. Att definiera en kostnadsfunktion som kan optimeras effektivt och kodar den korrekta uppgiften är dock en utmaning i praktiken. Vi undersöker hur omvänd optimal styrning (IOC) kan användas för att lära sig beteenden från demonstrationer, med tillämpningar till momentstyrning av högdimensionella robotsystem. Vår metod tar upp två viktiga utmaningar i omvänd optimal kontroll: för det första behovet av informativa funktioner och effektiv reglering för att införa struktur på kostnaden, och för det andra svårigheten att lära sig kostnadsfunktionen under okänd dynamik för högdimensionella kontinuerliga system. För att ta itu med den tidigare utmaningen presenterar vi en algoritm som kan lära sig godtyckliga ickelinjära kostnadsfunktioner, såsom neurala nätverk, utan noggrann funktionsteknik. För att ta itu med den senare utmaningen formulerar vi en effektiv urvalsbaserad approximation för MaxEnt IOC. Vi utvärderar vår metod på en rad simulerade uppgifter och verkliga robotiska manipulationsproblem, vilket visar på betydande förbättringar jämfört med tidigare metoder både när det gäller uppgiftskomplexitet och proveffektivitet.
Demonstrationer har också använts för omvänd optimal kontroll i högdimensionella, kontinuerliga robotiska kontrollproblem REF.
Guided Cost Learning: Deep Inverse Optimal Control via Policy Optimization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}