Benchmarking Reinforcement Learning Methods for Dexterous Robotic Manipulation with a Three-Fingered Gripper

要約

強化学習 (RL) トレーニングは、主に費用対効果が高く、制御されたシミュレーション環境で行われます。
ただし、これらのトレーニングされたモデルを現実世界のタスクに移行するには、多くの場合、避けられない課題が発生します。
この研究では、制御された現実的な現実世界の設定で、器用な操作を実行するための RL アルゴリズムの直接トレーニングを検討します。
実際の現実世界のコンテキスト内での複雑な手持ち操作タスクでトレーニングされた 3 つの RL アルゴリズムのベンチマーク結果が示されています。
私たちの研究は、本格的な現実世界のシナリオにおける RL トレーニングの実用性を実証し、現実世界への直接的な応用を促進するだけでなく、関連する課題と考慮事項についての洞察も提供します。
さらに、ロボット工学のこのダイナミックな分野に他の研究者や実践者に力を与え、関与させることを目的として、採用された実験方法に関する私たちの経験が共有されます。

要約(オリジナル)

Reinforcement Learning (RL) training is predominantly conducted in cost-effective and controlled simulation environments. However, the transfer of these trained models to real-world tasks often presents unavoidable challenges. This research explores the direct training of RL algorithms in controlled yet realistic real-world settings for the execution of dexterous manipulation. The benchmarking results of three RL algorithms trained on intricate in-hand manipulation tasks within practical real-world contexts are presented. Our study not only demonstrates the practicality of RL training in authentic real-world scenarios, facilitating direct real-world applications, but also provides insights into the associated challenges and considerations. Additionally, our experiences with the employed experimental methods are shared, with the aim of empowering and engaging fellow researchers and practitioners in this dynamic field of robotics.

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