抓取与拖拽任务中工具使用不同模式的涌现
机器人学
2020-12-10 v1 人工智能
机器学习
神经与进化计算
摘要
工具使用是智能进化中的一个重要里程碑。在本文中，我们研究了在抓取与拖拽任务中涌现的工具使用不同模式。在该任务中，一个带夹爪的关节臂必须抓取工具(T、I 或 L 形)并将物体拖到目标位置(场地底部)。模拟环境具有真实的物理特性，如重力和摩擦。我们训练了一个基于深度强化学习的控制器(以原始视觉和本体感受输入)，以最小的奖励塑形信息来解决此任务。我们观察到涌现出大量未直接编码于运动基元或奖励函数中的意外行为。例子包括将物体击向目标位置、纠正初始接触误差、将工具抛向物体，以及诸如大幅扫动等正常预期行为。此外，我们进一步基于工具类型和目标物体的初始位置分析了这些行为。我们的结果显示了丰富的行为库，超出了我们所使用的深度强化学习方法的基本内置机制。
引用
@article{arxiv.2012.04700,
title = {Emergence of Different Modes of Tool Use in a Reaching and Dragging Task},
author = {Khuong Nguyen and Yoonsuck Choe},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.04700},
year = {2020}
}
备注
11 pages, 10 figures, 14 pdf-embedded animations