Dec, 2023
可验证和组合式的多信度模拟到现实强化学习流水线
A Multifidelity Sim-to-Real Pipeline for Verifiable and Compositional
Reinforcement Learning
TL;DR我们提出并展示了一种用于训练和验证强化学习系统的组合框架，在多功能度的仿真到实际应用中，以便在物理硬件上部署可靠和适应性强的强化学习策略。通过将复杂的机器人任务分解为组成子任务，并定义它们之间的数学接口，该框架允许对相应的子任务策略进行独立训练和测试，同时可以对其组合所产生的整体行为提供保证。通过使用多功能度仿真管道验证这些子任务策略的性能，该框架不仅可以实现高效的强化学习训练，还可以根据仿真和实际之间的差异挑战对子任务及其接口进行改进。在实验案例研究中，我们将该框架应用于训练和部署一个成功驾驶Warthog无人地面机器人的组合式强化学习系统。