BricksRL: A Platform for Democratizing Robotics and Reinforcement Learning Research and Education with LEGO

要約

私たちは、強化学習の研究と教育のためのロボット工学へのアクセスを民主化するために設計されたプラットフォームである BricksRL を紹介します。
BricksRL は、強化学習エージェント用の TorchRL ライブラリと連携することで、現実世界でのカスタム LEGO ロボットの作成、設計、トレーニングを容易にします。
Bluetooth 双方向通信を介した TorchRL と LEGO ハブの統合により、さまざまな LEGO ビルドの GPU 上で最先端の強化学習トレーニングが可能になります。
これにより、スケーリングのための柔軟でコスト効率の高いアプローチが提供され、ロボット環境アルゴリズム通信のための堅牢なインフラストラクチャも提供されます。
タスクとロボット構成にわたるさまざまな実験を提示し、構築された計画とトレーニング結果を提供します。
さらに、安価なレゴ ロボットを現実世界でエンドツーエンドでトレーニングして単純なタスクを達成できることを実証し、通常のラップトップでのトレーニング時間は通常 120 分未満です。
さらに、レゴ以外のセンサーの統合の成功を例に、ユーザーが機能を拡張する方法を示します。
BricksRL は、ロボット工学と強化学習の両方へのアクセシビリティを強化することで、研究および教育現場における民主化されたロボット学習の強力な基盤を確立します。

要約(オリジナル)

We present BricksRL, a platform designed to democratize access to robotics for reinforcement learning research and education. BricksRL facilitates the creation, design, and training of custom LEGO robots in the real world by interfacing them with the TorchRL library for reinforcement learning agents. The integration of TorchRL with the LEGO hubs, via Bluetooth bidirectional communication, enables state-of-the-art reinforcement learning training on GPUs for a wide variety of LEGO builds. This offers a flexible and cost-efficient approach for scaling and also provides a robust infrastructure for robot-environment-algorithm communication. We present various experiments across tasks and robot configurations, providing built plans and training results. Furthermore, we demonstrate that inexpensive LEGO robots can be trained end-to-end in the real world to achieve simple tasks, with training times typically under 120 minutes on a normal laptop. Moreover, we show how users can extend the capabilities, exemplified by the successful integration of non-LEGO sensors. By enhancing accessibility to both robotics and reinforcement learning, BricksRL establishes a strong foundation for democratized robotic learning in research and educational settings.

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