Abstract-Reinforcement lärande kan möjliggöra komplexa, adaptiva beteende läras automatiskt för autonoma robotiska plattformar. Men praktisk användning av förstärkande inlärningsmetoder måste kämpa med det faktum att själva utbildningsprocessen kan vara osäker för roboten. I den här artikeln anser vi att det specifika fallet med en mobil robot som lär sig att navigera i en tidigare okänd miljö samtidigt som man undviker kollisioner. För att lära sig undvika kollisioner måste roboten uppleva kollisioner under träningen. Höghastighetskollisioner, även vid träningstid, kan dock skada roboten. En framgångsrik inlärningsmetod måste därför gå försiktigt fram och bara uppleva kollisioner med låg hastighet tills den vinner förtroende. I detta syfte presenterar vi en osäkerhetsmedveten modellbaserad inlärningsalgoritm som uppskattar sannolikheten för kollision tillsammans med en statistisk uppskattning av osäkerhet. Genom att formulera en osäkerhetsberoende kostnadsfunktion visar vi att algoritmen naturligt väljer att gå försiktigt vidare i obekanta miljöer och ökar robotens hastighet i miljöer där den har stort självförtroende. Vår prediktiva modell är baserad på bootstrappade neurala nätverk med hjälp av dropout, vilket gör det möjligt att bearbeta rå sensoriska ingångar från högbandsbredd sensorer såsom kameror. Vår experimentella utvärdering visar att vår metod effektivt minimerar farliga kollisioner vid träningstid i en hinderundvikande uppgift för en simulerad och verklig fyrhjuling, och en verklig RC-bil. Videor av experimenten finns på https://sites.google.com/site/probcoll.
Approachen med REF utvecklar en osäkerhetsmedveten förstärkande inlärningsalgoritm för att uppskatta sannolikheten för att en mobil robot kolliderar med ett hinder i en okänd miljö.
Uncertainty-Aware Reinforcement Learning for Collision Avoidance
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}