Dec, 2023
机器人操作学习和仿真到真实世界转移中的动作空间作用
On the Role of the Action Space in Robot Manipulation Learning and
Sim-to-Real Transfer
TL;DR我们研究了机器人操作学习和从仿真到实际的转移中的行动空间选择。我们定义了评估性能的度量标准，并研究了不同行动空间的新兴特性。我们使用13种不同的控制空间，在模拟的抓取和推动任务中训练了超过250个强化学习代理。行动空间的选择涵盖了文献中的热门选择以及常见设计特征的新组合。我们对仿真中的训练性能以及向实际环境的转移进行了评估。我们确认了机器人行动空间的优点和缺点，并对未来设计提出了建议。我们的发现对于机器人操作任务的强化学习算法设计具有重要意义，并强调了在训练和转移强化学习代理时对行动空间的慎重考虑的必要性。