Achieving Human Level Competitive Robot Table Tennis

要約

現実世界のタスクで人間レベルの速度とパフォーマンスを達成することは、ロボット研究コミュニティのノーススターです。
この作業は、その目標に向かって一歩を踏み出し、競争力のある卓球でアマチュアの人間レベルのパフォーマンスに到達する最初の学んだロボットエージェントを提示します。
Table Tennisは、高度なレベルの習熟度を達成するために長年のトレーニングを受ける必要がある身体的に厳しいスポーツです。
この論文では、（1）エージェントの機能をモデル化し、SIMからリアルのギャップをモデル化し、（ii）SIMからリアルギャップを埋めるのに役立つ詳細なスキル記述子を備えた低レベルコントローラーで構成される階層的およびモジュール式ポリシーアーキテクチャを（1）貢献します。
自動カリキュラム、および（3）目に見えない敵へのリアルタイムの適応。
ポリシーのパフォーマンスは、29のロボット対ヒューマンマッチで評価され、ロボットは45％（13/29）を獲得しました。
すべての人間は目に見えない選手であり、彼らのスキルレベルは初心者からトーナメントレベルまでさまざまでした。
ロボットはすべての試合と最先端のプレイヤーを失いましたが、初心者と55％の試合対中級選手を獲得し、アマチュアの人間レベルのパフォーマンスを実証しました。
試合のビデオは、https：//sites.google.com/view/competitive-robot-table-tennisで見ることができます

要約(オリジナル)

Achieving human-level speed and performance on real world tasks is a north star for the robotics research community. This work takes a step towards that goal and presents the first learned robot agent that reaches amateur human-level performance in competitive table tennis. Table tennis is a physically demanding sport which requires human players to undergo years of training to achieve an advanced level of proficiency. In this paper, we contribute (1) a hierarchical and modular policy architecture consisting of (i) low level controllers with their detailed skill descriptors which model the agent’s capabilities and help to bridge the sim-to-real gap and (ii) a high level controller that chooses the low level skills, (2) techniques for enabling zero-shot sim-to-real including an iterative approach to defining the task distribution that is grounded in the real-world and defines an automatic curriculum, and (3) real time adaptation to unseen opponents. Policy performance was assessed through 29 robot vs. human matches of which the robot won 45% (13/29). All humans were unseen players and their skill level varied from beginner to tournament level. Whilst the robot lost all matches vs. the most advanced players it won 100% matches vs. beginners and 55% matches vs. intermediate players, demonstrating solidly amateur human-level performance. Videos of the matches can be viewed at https://sites.google.com/view/competitive-robot-table-tennis

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