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SAIL : Exécution plus rapide que la démonstration des politiques d'apprentissage par imitation
Created by
Haebom
Auteur
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
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Cet article aborde le défi de surmonter les limites des méthodes d'apprentissage par imitation (IL) hors ligne existantes, qui n'exécutent les tâches qu'à la vitesse des données de démonstration et mettent en œuvre des politiques visuomotrices plus rapidement que la démonstration. Nous identifions les problèmes fondamentaux liés à l'évolution de la dynamique des robots et des distributions état-action, et proposons le système d'adaptation de vitesse pour l'apprentissage par imitation (SAIL) pour y remédier. SAIL se compose de quatre composants : un algorithme d'inférence d'action cohérent, un suivi de haute précision des objectifs de mouvement invariants du contrôleur, un contrôle adaptatif de la vitesse basé sur la complexité du mouvement et une planification des actions pour gérer les retards du système réel. Les résultats expérimentaux sur 12 tâches à travers des simulations et deux plateformes robotiques réelles démontrent que SAIL atteint une accélération jusqu'à quatre fois supérieure en simulation et jusqu'à 3,2 fois supérieure en environnement réel.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Démontre la possibilité d’effectuer des tâches de robot à un rythme plus rapide que la démo.
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A démontré des performances efficaces dans les simulations et sur des plateformes robotiques réelles.
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Contribue à améliorer le rendement du travail du robot.
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Il présente des applications potentielles dans divers domaines, notamment l’automatisation industrielle.
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Limitations:
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Des recherches supplémentaires sont nécessaires sur les performances de généralisation du système SAIL.
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La vérification de l’évolutivité est nécessaire pour diverses plates-formes et tâches de robot.
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Il peut encore y avoir des dépendances sur la qualité et la quantité des données de démonstration.
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Une vérification de la robustesse face à des situations imprévisibles dans des environnements réels est nécessaire.
