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SAIL: Ejecución más rápida que la demostración de políticas de aprendizaje por imitación
Created by
Haebom
Autor
Nadun Ranawaka Arachchige, Zhenyang Chen, Wonsuhk Jung, Woo Chul Shin, Rohan Bansal, Pierre Barroso, Yu Hang He, Yingyang Celine Lin, Benjamin Joffe, Shreyas Kousik, Danfei Xu
Describir
Este artículo aborda el desafío de superar las limitaciones de los métodos existentes de aprendizaje por imitación (IL) fuera de línea, que solo realizan tareas a la velocidad de los datos de demostración y, en su lugar, implementan políticas visomotoras más rápido que la demostración. Identificamos problemas fundamentales relacionados con la evolución de la dinámica de los robots y las distribuciones de estado-acción, y proponemos el sistema de Adaptación de Velocidad para el Aprendizaje por Imitación (SAIL) para abordar estos problemas. SAIL consta de cuatro componentes: un algoritmo de inferencia de acción consistente, seguimiento de alta precisión de objetivos de movimiento invariantes del controlador, control de velocidad adaptativo basado en la complejidad del movimiento y programación de acciones para manejar retrasos del sistema en el mundo real. Los resultados experimentales en 12 tareas a través de simulaciones y dos plataformas de robots reales demuestran que SAIL logra una aceleración de hasta cuatro veces en simulaciones y hasta 3,2 veces en entornos del mundo real.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Demuestra la posibilidad de realizar tareas de robot a un ritmo más rápido que la demostración.
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Se demostró un rendimiento efectivo tanto en simulaciones como en plataformas robóticas reales.
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Contribuye a mejorar el rendimiento del trabajo del robot.
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Presenta aplicaciones potenciales en diversos campos, incluida la automatización industrial.
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Limitations:
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Se necesita más investigación sobre el rendimiento de generalización del sistema SAIL.
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Se necesita verificación de escalabilidad para varias plataformas y tareas de robots.
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Todavía puede haber dependencias en la calidad y cantidad de los datos de demostración.
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Se requiere verificación de robustez frente a situaciones impredecibles en entornos reales.
