Sammanfattning av denna webbsida: Proveffektivitet är viktigt vid optimering av parametrar för locomotion controllers, eftersom hårdvaruexperiment är tidskrävande och dyra. Bayesian Optimization, ett proveffektivt optimeringsramverk, har nyligen tillämpats i stor utsträckning för att ta itu med detta problem, men ytterligare förbättringar i proveffektivitet behövs för praktisk tillämplighet på verkliga robotar och högdimensionella regulatorer. För att ta itu med detta, tidigare arbete har föreslagit att använda domän expertis för att konstruera anpassade avståndsmått för locomotion. I detta arbete visar vi hur man lär sig ett sådant avståndsmått automatiskt, utan att förlita sig på domänexperter. Vi använder ett neuralt nätverk för att lära oss ett informerat avståndsmått från data som erhållits vid simuleringar med hög trohetsgrad. Vi utför experiment på två olika styrenheter och robotarkitekturer. Först visar vi på förbättrad proveffektivitet när vi optimerar en 5-dimensionell styrenhet på ATRIAS robothårdvara. Vi utför sedan simuleringsexperiment för att optimera en 16-dimensionell regulator för en 7-länkig robotmodell och få betydande förbättringar även vid optimering i perturbed-miljöer. Detta visar att vår strategi kan öka proveffektiviteten för två olika regulatorer, vilket är en lämplig kandidat för ytterligare experiment på hårdvara i framtiden.
Antonova m.fl. REF använde ett neuralt nätverk för att lära sig en kärna med hjälp av simulerade tvåsidiga rörelsemönster.
Deep Kernels for Optimizing Locomotion Controllers
{'venue': 'PMLR 78:47-56 (2017)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}