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最新論文: 2020/2/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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線形二次レギュレータ領域を保証する深層強化学習
バイアスシフト型ニューラルネットワークを用い、シミュレーションで学習した方策が実機でも安定な吸引領域を持つことを保証する手法を提案し、倒立振子の振り上げタスクで実機転移を実証した。
原題: Deep Reinforcement Learning with Linear Quadratic Regulator Regions ／ Gabriel I. Fernandez, Colin Togashi, Dennis W. Hong 他
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シミュレーションから実世界へ学習する汎用ロボットシステム
強化学習とロボットビジョン・センサフュージョンを統合し、障害物回避・採餌・捕食者-被食者タスクを仮想環境で学習させ実機Roboboで再現した。
原題: Learning Machines from Simulation to Real World ／ Tomer Iwan, Oktay Kavi, Erkin Yildirim
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進化的可塑性スパイキングニューロコントローラによるリアリティギャップの克服
シミュレーションで進化させたスパイキング神経コントローラにシナプス可塑性を持たせ、実機展開時のモデル変化にオンライン適応させることでリアリティギャップを越える手法を提案した。
原題: Towards Crossing the Reality Gap with Evolved Plastic Neurocontrollers ／ Huanneng Qiu, Matthew Garratt, David Howard 他
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ダイナミクスランダム化なしで実機に転移できる強化学習
関節・直交座標制約付きの操作空間制御を用いて直交空間で強化学習を行い、システム同定と制約付き制御によりダイナミクスランダム化なしでKUKA LBR iiwaのペグ挿入タスクをシミュレーションから実機へ転移させた。
原題: Sim2Real Transfer for Reinforcement Learning without Dynamics Randomization ／ Manuel Kaspar, Juan David Munoz Osorio, Jürgen Bock
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深層注意畳み込みニューラルネットワークによるゼロショット強化学習
注意機構付き畳み込みネットワークと特定の視覚センサ配置を用いることで、計算コストを抑えつつドメイン適応を実現し、事前学習なしのゼロショット学習を可能にする手法を提案・検証した論文。
原題: Zero-Shot Reinforcement Learning with Deep Attention Convolutional Neural Networks ／ Sahika Genc, Sunil Mallya, Sravan Bodapati 他
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L-systemと3D CADを統合した森林樹木シミュレーション
L-systemによる枝分かれ生成と3D CADモデルの改変を組み合わせ、葉や小枝まで含む自然な樹木と森林の3D環境を生成する手法を提案した。
原題: Simulate forest trees by integrating L-system and 3D CAD files ／ M. Hassan Tanveer, Antony Thomas, Xiaowei Wu 他
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カスケード型システム表現によるゼロショット汎化
類似した制御システム群の設計上の共通点を利用し、RNNエンコーダ・デコーダのカスケードで汎用の抽象システム表現を学習することで、単一の制御方策を多数の形態の異なるロボットにゼロショット適用できるフレームワークCASNETを提案した。
原題: Zero-shot generalization using cascaded system-representations ／ Ashish Malik
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Sim2Real予測性：シミュレーション評価は実世界性能を予測できるか
同一コードをシミュレーションと実機で実行できるライブラリHaPyを開発し、PointGoalナビゲーションで9モデルの並行実験を行い、シミュレーション性能と実機性能の相関（SRCC）を定量化した。
原題: Sim2Real Predictivity: Does Evaluation in Simulation Predict Real-World Performance? ／ Abhishek Kadian, Joanne Truong, Aaron Gokaslan 他
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ドメインランダム化で訓練した深層強化学習エージェントの分析
視覚的ドメインランダム化の有無で訓練したロボットエージェントを比較し、表現の堅牢性や内部構造を解釈手法で分析した研究。
原題: Analysing Deep Reinforcement Learning Agents Trained with Domain Randomisation ／ Tianhong Dai, Kai Arulkumaran, Tamara Gerbert 他
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実世界データセットによるシミュレーションロボットマニピュレーションのベンチマーク
実世界の正解データセットを配布し、シミュレーション環境が実世界のマニピュレーション結果を再現できるかを評価するベンチマークを提案し、PyBulletとV-Repに適用した。
原題: Benchmarking Simulated Robotic Manipulation through a Real World Dataset ／ Jack Collins, Jessie McVicar, David Wedlock 他
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自動運転アルゴリズムの学習と検証のためのゲーム化シミュレータと実機プラットフォーム
ゲーム要素で高品質なデータ収集を促す自動運転シミュレータを設計し、CNNによる車線追従モデルを学習。さらにROSベースのラジコン実機に無修正で転移できることを示した。
原題: A gamified simulator and physical platform for self-driving algorithm training and validation ／ Joshua E. Siegel, Georgios Pappas, Konstantinos Politopoulos 他
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教師なし画像変換でシミュレーションと現実のギャップを埋める
実世界画像のスタイルをシミュレーション画像に適用する教師なし画像変換で学習データを拡張し、自律サッカーロボットの認識性能を向上させた研究。
原題: Closing the Reality Gap with Unsupervised Sim-to-Real Image Translation ／ Jan Blumenkamp, Andreas Baude, Tim Laue
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実人間データなしで人間の一発模倣を学習する
シミュレーション内のドメインランダム化だけで、実世界の人間の実演を必要とせずにロボットが人間の一発模倣を獲得できることを示した研究。
原題: Learning One-Shot Imitation from Humans without Humans ／ Alessandro Bonardi, Stephen James, Andrew J. Davison
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シミュレーション強化学習による実車自動運転の実現
シミュレーションと合成データのみで強化学習を行い、単眼カメラ画像から実車を制御する運転ポリシーを獲得し、実世界へのsim-to-real転移に成功した。
原題: Simulation-based reinforcement learning for real-world autonomous driving ／ Błażej Osiński, Adam Jakubowski, Piotr Miłoś 他
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ソフトロボット設計のスケーラブルなsim-to-real転送
低コストでオープンソースのモジュラー式ソフトロボット設計・製作キットを開発し、シミュレーションと現実のギャップを形態の関数として調査。従来手法より1桁多いロボット設計をシミュレーションから現実へ転送し、スケーラビリティを実証した。
原題: Scalable sim-to-real transfer of soft robot designs ／ Sam Kriegman, Amir Mohammadi Nasab, Dylan Shah 他
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BlenderProc：CNN学習用のリアルな画像を生成するモジュラーパイプライン
Blenderを拡張し、セグメンテーションや深度・法線・姿勢推定などのCNN学習に使えるリアルな合成画像を生成するモジュール式パイプラインを提案した。
原題: BlenderProc ／ Maximilian Denninger, Martin Sundermeyer, Dominik Winkelbauer 他
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複数車両の混合現実強化学習による自動運転マルチレーン走行
混合現実環境で他車や障害物を仮想空間に置き、衝突を安全に学習できるsim2real強化学習フレームワークを提案し、数回の走行で衝突が大幅に減少することを示した。
原題: Multi-Vehicle Mixed-Reality Reinforcement Learning for Autonomous Multi-Lane Driving ／ Rupert Mitchell, Jenny Fletcher, Jacopo Panerati 他
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MANGA: 手法非依存なニューラルポリシーの汎化と適応
ポリシー学習とシステム同定を分離し、未知のダイナミクス環境でも効率的に適応できるフレームワークMANGAを提案。強化学習・模倣学習の両方に適用可能で、MuJoCoエージェントで有効性を実証した。
原題: MANGA: Method Agnostic Neural-policy Generalization and Adaptation ／ Homanga Bharadhwaj, Shoichiro Yamaguchi, Shin-ichi Maeda
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DeepRacer：Sim2Real強化学習を実践する教育用自律レーシングプラットフォーム
1/18スケールカーが単眼カメラのみで強化学習により自律走行を学ぶ教育用プラットフォームを提案し、シミュレーション学習から実機への転移（sim2real）を実現した。
原題: DeepRacer: Educational Autonomous Racing Platform for Experimentation with Sim2Real Reinforcement Learning ／ Bharathan Balaji, Sunil Mallya, Sahika Genc 他
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ロボットハンドによるルービックキューブ解法
シミュレーションのみで訓練したモデルを実機に転移させる自動ドメインランダム化(ADR)を提案し、ヒューマノイドハンドでルービックキューブを解くことに成功した。
原題: Solving Rubik's Cube with a Robot Hand ／ OpenAI, Ilge Akkaya, Marcin Andrychowicz 他
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デモンストレーションからの適応的カリキュラム生成による視覚運動制御のsim-to-real転移
デモ軌跡のサンプリング位置とシミュレーション設定を適応的に制御してタスク難易度を段階的に上げ、視覚ベースの強化学習方策を実世界へゼロショット転移させる手法を提案した。
原題: Adaptive Curriculum Generation from Demonstrations for Sim-to-Real Visuomotor Control ／ Lukas Hermann, Max Argus, Andreas Eitel 他
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タスク知識を活用したロボットシミュレーション高速化のための忠実度管理
シーン内の物体ごとに高忠実度と低忠実度をタスクに応じて切り替えることで、結果の品質を保ちながらロボットシミュレーションを最大3倍高速化するフレームワークを提案した。
原題: Task-Informed Fidelity Management for Speeding Up Robotics Simulation ／ Abhijeet Tallavajhula, Adrian Schoisengeier, Sung-Kyun Kim 他
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羽ばたき翼設計におけるsim2realギャップはロボットの複雑さに対して非単調に変化する
生物の羽ばたき翼を参考にしたパラメータ化形態設計空間を構築し、シミュレーションで高性能な形態を自動設計した上で実機転送を行い、設計の複雑さに対する現実ギャップの形状を初めて測定した。
原題: Sim2real gap is non-monotonic with robot complexity for morphology-in-the-loop flapping wing design ／ Kent Rosser, Jia Kok, Javaan Chahl 他
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視覚的ロボット操作のための自己教師ありSim-to-Real適応
シミュレーションで深層強化学習により潜在状態表現を学習し、ラベルのない実ロボット画像データを用いた時系列ベースの自己教師あり目的関数で実環境に適応させる手法を提案した。
原題: Self-Supervised Sim-to-Real Adaptation for Visual Robotic Manipulation ／ Rae Jeong, Yusuf Aytar, David Khosid 他
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OffWorld Gym：実世界強化学習のためのオープンアクセスなロボティクス環境
ロボティクス向け実世界強化学習ベンチマーク環境「OffWorld Gym」の試作を公開し、不整地でカメラ入力のみから目標に到達するナビゲーションタスクの実機・シミュレーション両方のベースライン結果を示した。
原題: OffWorld Gym: open-access physical robotics environment for real-world reinforcement learning benchmark and research ／ Ashish Kumar, Toby Buckley, John B. Lanier 他
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自己モデルによるシミュレーションロボットのゼロショット学習
ロボットのダイナミクスを学習した自己モデルを強化学習の環境として用い、実環境のデータを追加収集せずに新しいタスクをゼロショットで学習できる手法を提案した。
原題: Zero Shot Learning on Simulated Robots ／ Robert Kwiatkowski, Hod Lipson
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多目的ベイズ最適化によるロバストなモデルフリー強化学習
制御理論の遅延余裕とゲイン余裕をロバスト性指標としてデータから推定し、多目的ベイズ最適化で性能とロバスト性のトレードオフを取るモデルフリー強化学習手法を提案し、Furuta振り子のsim2realと実機実験で有効性を示した。
原題: Robust Model-free Reinforcement Learning with Multi-objective Bayesian Optimization ／ Matteo Turchetta, Andreas Krause, Sebastian Trimpe
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ノイズモデル埋め込みと空間・意味情報統合によるシミュレーションからのナビゲーション学習
シミュレーションで学習したナビゲーションモデルを実世界へ転移するため、空間情報と意味情報を統合しノイズモデルを埋め込んだ環境表現を提案し、実環境でも優れた性能を示した。
原題: Learning to Navigate from Simulation via Spatial and Semantic Information Synthesis with Noise Model Embedding ／ Gang Chen, Hongzhe Yu, Wei Dong 他
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強化学習による一般化力のモデリングでシミュレーションから実機への転移を実現
状態依存の一般化力を強化学習で最適化し、解析モデルを改良することで、わずか数分の実機データでsim-to-realの制御方策転移を改善するフレームワークを提案した。Sawyerロボットの非把持マニピュレーションで有効性を示した。
原題: Modelling Generalized Forces with Reinforcement Learning for Sim-to-Real Transfer ／ Rae Jeong, Jackie Kay, Francesco Romano 他
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ロボット3D物体分類におけるSim2Realギャップの解消
CADモデルで学習し実環境の再構成物体で評価する際のギャップに対し、変換に頑健な物体パーツを抽出しグラフ畳み込みで分類する手法を提案した。
原題: Addressing the Sim2Real Gap in Robotic 3D Object Classification ／ Jean-Baptiste Weibel, Timothy Patten, Markus Vincze
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