Abstract-I princip kan förstärka lärande och politiska sökmetoder göra det möjligt för robotar att lära sig mycket komplexa och allmänna färdigheter som kan göra det möjligt för dem att fungera mitt i komplexiteten och mångfalden i den verkliga världen. Men att utbilda en politik som generaliserar väl över ett brett spektrum av verkliga förhållanden kräver mycket större kvantitet och mångfald av erfarenhet än vad som är praktiskt att samla ihop med en enda robot. Lyckligtvis är det möjligt för flera robotar att dela sina erfarenheter med varandra, och därmed lära sig en politik kollektivt. I detta arbete utforskar vi distribuerat och asynkront politiskt lärande som ett sätt att uppnå generalisering och förbättrade utbildningstider på utmanande, verkliga manipulationsuppgifter. Vi föreslår en distribuerad och asynkron version av Guidad Policy Sök och använda den för att visa kollektiv policyinlärning på en visionsbaserad dörröppningsuppgift med hjälp av fyra robotar. Vi visar att den uppnår bättre generalisering, användning och träningstider än det enda robotalternativet.
Detta resultat överensstämmer med ett parallellt resultat på parallelliserad guidad policysökning REF.
Collective Robot Reinforcement Learning with Distributed Asynchronous Guided Policy Search
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}