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具有悬浮有效载荷的基于模型的元强化学习(CS RO)

对于自动驾驶飞行器而言,运输悬浮的有效载荷具有挑战性,因为有效载荷会导致机器人动力学发生重大且不可预测的变化。 这些变化可能导致飞行性能欠佳甚至灾难性故障。 尽管自适应控制和基于学习的方法原则上可以适应这些混合机器人有效载荷系统的变化,但是在飞行中快速适应具有先验未知物理特性的有效载荷仍然是一个悬而未决的问题。 我们提出了一种元学习方法,该方法可在连接后飞行数据的几秒钟内“学习如何学习”变化的动力学模型。 我们的实验表明,在一系列具有挑战性的悬挂式有效载荷运输任务中,我们的在线适应方法优于非自适应方法。 视频和其他补充材料可在我们的网站上通过以下https URL获得

原文题目:Model-Based Meta-Reinforcement Learning for Flight with Suspended Payloads

原文:Transporting suspended payloads is challenging for autonomous aerial vehicles because the payload can cause significant and unpredictable changes to the robot's dynamics. These changes can lead to suboptimal flight performance or even catastrophic failure. Although adaptive control and learning-based methods can in principle adapt to changes in these hybrid robot-payload systems, rapid mid-flight adaptation to payloads that have a priori unknown physical properties remains an open problem. We propose a meta-learning approach that "learns how to learn" models of altered dynamics within seconds of post-connection flight data. Our experiments demonstrate that our online adaptation approach outperforms non-adaptive methods on a series of challenging suspended payload transportation tasks. Videos and other supplemental material are available on our websitethis https URL

原文作者:Suneel Belkhale,Rachel Li,Gregory Kahn,Rowan McAllister,Roberto Calandra,Sergey Levine

原文地址:https://arxiv.org/abs/2004.11345

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