A Retrospective on the Robot Air Hockey Challenge: Benchmarking Robust, Reliable, and Safe Learning Techniques for Real-world Robotics

要約

機械学習手法は多くの応用分野に画期的な影響を与えていますが、実際のロボット プラットフォームへの応用はまだ限られています。
機械学習テクノロジーとロボット工学の組み合わせには多くの課題がありますが、ロボット学習は依然としてロボットの能力を強化するための最も有望な方向性の 1 つです。
実際のロボットに学習ベースのアプローチを導入する場合、現実世界のさまざまな要因によってもたらされる課題に対処するために追加の労力が必要になります。
現実世界の展開に影響を与える主要な要因を調査し、さまざまな研究者による独自のソリューションを奨励するために、私たちは NeurIPS 2023 カンファレンスでロボット エア ホッケー チャレンジを企画しました。
私たちは、低レベルのロボット工学の問題と高レベルの戦術を含むエア ホッケー タスクをベンチマークとして選択しました。
他の機械学習中心のベンチマークとは異なり、参加者は、シミュレーションと現実のギャップ、低レベルの制御の問題、安全性の問題、リアルタイム要件、現実世界の限られた可用性など、ロボット工学における実践的な課題に取り組む必要があります。
データ。
さらに、他の現実世界のベンチマークの準静的な動きの典型的な仮定を取り除き、動的な環境に焦点を当てます。
コンペティションの結果は、学習ベースのアプローチと事前知識を組み合わせたソリューションが、実際の展開が困難な場合にデータのみに依存するソリューションよりも優れていることを示しています。
私たちのアブレーション研究により、学習ベースのソリューションを構築する際に見落とされる可能性がある現実世界の要因が明らかになりました。
最も優れたパフォーマンスを発揮するエージェントを実際のエアホッケーに導入することに成功したことは、将来の競技会とフォローアップ研究の方向性の基礎を築きます。

要約(オリジナル)

Machine learning methods have a groundbreaking impact in many application domains, but their application on real robotic platforms is still limited. Despite the many challenges associated with combining machine learning technology with robotics, robot learning remains one of the most promising directions for enhancing the capabilities of robots. When deploying learning-based approaches on real robots, extra effort is required to address the challenges posed by various real-world factors. To investigate the key factors influencing real-world deployment and to encourage original solutions from different researchers, we organized the Robot Air Hockey Challenge at the NeurIPS 2023 conference. We selected the air hockey task as a benchmark, encompassing low-level robotics problems and high-level tactics. Different from other machine learning-centric benchmarks, participants need to tackle practical challenges in robotics, such as the sim-to-real gap, low-level control issues, safety problems, real-time requirements, and the limited availability of real-world data. Furthermore, we focus on a dynamic environment, removing the typical assumption of quasi-static motions of other real-world benchmarks. The competition’s results show that solutions combining learning-based approaches with prior knowledge outperform those relying solely on data when real-world deployment is challenging. Our ablation study reveals which real-world factors may be overlooked when building a learning-based solution. The successful real-world air hockey deployment of best-performing agents sets the foundation for future competitions and follow-up research directions.

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