Skicklig robot uppgift lärande är bäst implementeras genom prediktiva åtgärder politik på grund av den inneboende latens av sensorimotoriska processer. Utbildning av sådana prediktiva strategier är dock utmanande eftersom det innebär att hitta en bana för motoriska aktiveringar under hela åtgärdens varaktighet. Vi föreslår en data-effektiv djup prediktiv policy utbildning (DPPT) ram med en djup neurala nätverk politik arkitektur som kartlägger en bild observation till en sekvens av motoriska aktiveringar. Arkitekturen består av tre undernätverk som kallas perception, policy och beteende superskikt. Perception och beteende super-lager tvingar en abstraktion av visuella och motoriska data tränas med syntetiska och simulerade träningsprover, respektive. Det politiska superskiktet är ett litet undernätverk med färre parametrar som kartlägger data mellan de abstrakta grenrören. Den utbildas för varje uppgift med hjälp av metoder för policysökning förstärkning lärande. Vi demonstrerar lämpligheten av den föreslagna arkitekturen och inlärningsramen genom att träna prediktiva policyer för skickliga objekt grepp och bollkastning på en PR2-robot. Metodens effektivitet illustreras av det faktum att dessa uppgifter tränas med endast ca 180 riktiga robotförsök med kvalitativa terminalbelöningar.
RL kan också användas för att träna prediktiva riktlinjer för skickliga objekt grepp och bollkastning REF.
Deep predictive policy training using reinforcement learning
{'venue': '2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}