Abstract-Autonomt lärande genom interaktion med den fysiska världen är ett lovande tillvägagångssätt för att utforma styrenheter och beslutsfattande politik för robotar. Tyvärr, lärande på robotar är ofta svårt på grund av det stora antal prover som behövs för många lärande algoritmer. Simulatorer är ett sätt att minska de prover som behövs från roboten genom att införliva tidigare kunskap om dynamiken i inlärningsalgoritmen. I denna artikel presenterar vi en ny metod för överföring av data från en simulator till en robot, med hjälp av simulerade data som en föregångare för realworld learning. En Bayesian nonparametric prior lärs ut från en potentiellt svart-box simulator. Medelvärdet för denna funktion används som en föregångare för algoritmen Probabilistic Inference for Learning Control (PILCO). Den simulerade föregående förbättrar PILCO:s konvergensgrad och prestanda genom att styra den politiska sökningen i områden i tillståndsrymden som roboten ännu inte har observerat. Simulerade resultat och hårdvaruresultat visar fördelarna med att använda förkunskaperna inom ramen för lärandet.
Cutler och al. REF föreslog en metod som använder simulator för att generera simulerade data som förkunskaper för inlärningsalgoritmen som fungerar direkt på den verkliga robotplattformen.
Efficient reinforcement learning for robots using informative simulated priors
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}