Djup förstärkning lärande skulle kunna användas för att lära sig dexterous robotic policys, men det är utmanande att överföra dem till nya robotar med mycket olika hårdvaruegenskaper. Det är också oöverkomligt dyrt att lära sig en ny policy från grunden för varje robot hårdvara på grund av den höga prov komplexiteten i moderna toppmoderna algoritmer. Vi föreslår ett nytt tillvägagångssätt som kallas Hardware Conditioned Policies där vi tränar en universell politik som är beroende av en vektor representation av robot hårdvara. Vi övervägde robotar i simulering med varierande dynamik, kinematisk struktur, kinematiska längder och grad av frihet. Först använder vi den kinematiska strukturen direkt som hårdvarukodning och visar stor noll-shot överföring till helt nya robotar som inte setts under träningen. För robotar med lägre toppresultat visar vi också att finjustering av policynätverket är betydligt mer urvalseffektivt än utbildning av en modell från grunden. I uppgifter där kunskap om agentdynamiken är viktigt för framgång, lär vi oss en inbäddning för robot hårdvara och visar att policyer som är beroende av kodning av hårdvara tenderar att generalisera och överföra väl. Videor av experiment finns tillgängliga på https://sites.google.com/view/robot-transfer-hcp.
Till exempel, Ref föreslå lära sig en politik som är beroende av hårdvaruegenskaper roboten, kodad som en vektor v h.
Hardware Conditioned Policies for Multi-Robot Transfer Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}