Abstract-The reality gap, som ofta gör att regulatorer utvecklas i simulering ineffektivt när de väl överförts till den fysiska roboten, förblir en kritisk fråga inom evolutionär robotik (ER). Vi antar att detta gap belyser en konflikt mellan simuleringslösningarnas effektivitet och deras överförbarhet från simulering till verklighet: de mest effektiva simuleringslösningarna utnyttjar ofta dåligt modellerade fenomen för att uppnå höga träningsvärden med orealistiska beteenden. Denna hypotes leder till överförbarheten, en multiobjektiv formulering av ER där två huvudsakliga mål optimeras via en Paretobaserad multiobjektiv evolutional algoritm: 1) lämpligheten, och 2) överförbarheten, uppskattas av en simulering-till-verklighet (STR) skillnad åtgärd. För att utvärdera detta andra mål byggs en surrogatmodell av den exakta STR-skillnaden under optimeringen. Denna överförbarhetsmetod har jämförts med två verklighetsbaserade optimeringsmetoder, en bullerbaserad metod som inspirerats av Jakobis minimala simuleringsmetod och en lokal sökmetod. Den har validerats för två robotapplikationer: 1) en navigeringsuppgift med en e-puck robot; och 2) en vandringsuppgift med en 8-DOF fyrsidig robot. För båda experimentuppställningarna finner vi med framgång effektiva och välöverförbara regulatorer endast med ett tiotal experiment på den fysiska roboten.
Koos m.fl. I Ref föreslogs den överförbarhetsmetod som syftar till att säkerställa en framgångsrik överföring av kontroll som utvecklats i simulering till verklig robothårdvara.
The Transferability Approach: Crossing the Reality Gap in Evolutionary Robotics
{'venue': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'journal': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}