学习具有物理启发风险意识的重排
机器人学
2022-06-28 v1
摘要
真实世界应用要求机器人在物理世界中操作，除完成任务外还需意识到潜在风险。很大一部分危险行为源于在忽视可供性情况下与物体交互。为防止智能体做出不安全决策，我们提出通过强化学习训练机器人智能体，以在室内环境中执行任务时具备对质量与摩擦等物理属性的意识。我们通过一种新颖的物理启发奖励函数实现此目标，该函数鼓励智能体学习辨别不同质量与摩擦系数的策略。我们引入两个新颖且具挑战性的室内重排任务——变摩擦推动任务与变质量推动任务——以评估所学策略在性能与物理启发风险间的权衡。我们的结果表明，配备所提奖励后，智能体能够学习选择具有最小物理代价的推动目标或达目标轨迹的策略，这可进一步用作约束智能体在安全关键环境中行为的预防措施。
引用
@article{arxiv.2206.12784,
title = {Learning to Rearrange with Physics-Inspired Risk Awareness},
author = {Meng Song and Yuhan Liu and Zhengqin Li and Manmohan Chandraker},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.12784},
year = {2022}
}
备注
Accepted to Risk Aware Decision Making Workshop at Robotics, Science and Systems 2022