Abstract-Vi föreslår position-hastighet kodare (PVE) som lär-utan övervakning-att koda bilder till positioner och hastigheter av uppgift-relevanta objekt. PVEs kodar in en enda bild i ett lågdimensionellt läge och beräknar hastigheten från finita skillnader i position. I motsats till autoencoders, är position-hastighet encoders inte tränas genom bildrekonstruktion, utan genom att göra position-hastighet representation överensstämmer med tidigare om interagera med den fysiska världen. Vi tillämpade PVEs på flera simulerade kontrolluppgifter från pixlar och uppnådde lovande preliminära resultat. Medan position och hastighet är grundläggande komponenter i stat representationer i robotik, kan robotar inte direkt känna dessa egenskaper. Istället måste de extrahera uppgiftsrelevant position och hastighet information från sensorisk ingång. För att robotar ska vara mångsidiga måste de kunna lära sig sådana framställningar av erfarenhet. Djupt lärande gör det möjligt att lära sig positions-hastighet representationer i princip-men de flesta befintliga metoder är avgörande beroende av märkta uppgifter. I den här artikeln undersöker vi hur robotar kan lära sig positionsbestämningar utan övervakning. Vi närmar oss detta problem genom att använda robotikspecifika förkunskaper om interaktion med den fysiska världen, även känd som robotiska föregångare [7], för att lära sig en kodning från högdimensionella sensoriska observationer till en lågdimensionell stat representation. Vårt bidrag är att dela upp statsrepresentationen i ett hastighetstillstånd och ett positionstillstånd och att införliva robotföredrag om position och hastighet i form av modellbegränsningar och inlärningsmål. Vår metod, positions-hastigheten encoder (PVE), implementerar en hård modellrestriktion genom att uppskatta hastighetstillstånd från finita skillnader i positionstillstånd. Denna begränsning fastställer förhållandet mellan dessa två delar av statsrepresentationen. Dessutom innehåller PVE mjuka mål som mäter överensstämmelse med robotiska föregångare. Dessa mål optimeras under inlärning och form vilken information kodas och hur flera tillstånd prover relaterar till varandra. Båda ingredienserna arbetar tillsammans för att lära sig en kodning till en strukturerad statsrepresentation som inkluderar positionstillstånd, som beskriver information från en enda observation, och hastighetstillstånd, som beskriver hur denna information förändras över tiden. Figur 1 visar positionskodaren som kartlägger observationer (blå rektanglar) till positionstillstånd (blå punkter). Hastigheten tillstånd-tiden derivat av positionstillståndet- approximeras från finita skillnader i position. Detta strukturerade tillståndsutrymme gör det möjligt för oss att formulera nya robotiska föregångare, särskilt för positioner och hastigheter, i form av lärandemål.
REF utvecklade en kodare som beräknar objektpositioner och hastigheter från bilder av objekt, genom att se till att dessa egenskaper överensstämmer med sunt förnuft.
PVEs: Position-Velocity Encoders for Unsupervised Learning of Structured State Representations
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}