Politiska sökmetoder baserade på förstärkande lärande och optimal kontroll kan göra det möjligt för robotar att automatiskt lära sig ett brett spektrum av uppgifter. Praktiska tillämpningar av policysökning tenderar dock att kräva att policyn stöds av handgjorda komponenter för perception, statsuppskattning och kontroll på låg nivå. Vi föreslår en metod för att lära sig policyer som kartlägger råa, låga observationer, bestående av gemensamma vinklar och kamerabilder, direkt till vridmomenten vid robotens leder. Politiken representeras som djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) med 92 000 parametrar. En sådan politiks höga dimension utgör en enorm utmaning för den politiska sökandet. För att möta denna utmaning utvecklar vi en sensorimotorstyrd policysökmetod som kan hantera högdimensionella policyer och delvis observerade uppgifter. Vi använder BADMM för att bryta ner policysökningen i en optimal kontrollfas och övervakad inlärningsfas, så att CNN-policyer kan utbildas med standardledda inlärningstekniker. Denna metod kan lära sig ett antal manipulationsuppgifter som kräver nära samordning mellan syn och kontroll, bland annat infoga ett block i en form sortering kub, skruva på en flasklock, montera klor av en leksak hammare under en spik med olika grepp, och placera en klädhängare på en klädhängare.
Till exempel lär sig guidad policysökning REF en modellbaserad lärare som övervakar utbildningen av ett djupt politiskt nätverk.
End-to-End Training of Deep Visuomotor Policies
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}