Learning complex manipulation skills with robotic arms is a challenging problem in Reinforcement Learning. Training policies from scratch is often timeconsuming and normally infeasible when using real robots. Existing techniques solve this issue by leveraging human priors in the form of shaped rewards or demonstrations, but most ignore the potential of using other robots as demonstrators. In this work, we attempt to transfer complex manipulation skills between robots with different morphologies, so that knowledge that has already been acquired can be leveraged to achieve new tasks. We use a recently proposed method to learn a shared feature space between states of the different robots, and then exploit this representation to transfer skills. For this purpose, we introduce a new technique we call Translated Behavior Cloning, which combines Transfer Learning methods with model-free RL. The results show that transferring manipulation skills between a single arm manipulator and a dual-arm robot, despite the large differences between them, is indeed possible, although further research is needed to make the training process more data efficient for real systems. ; Att lära komplexa manipuleringsfärdigheter för robotarmar är ett utmanande problem inom Reinforcement Learning. Att träna en policy från grunden på en riktig robot är ofta tidskrävande och vanligtvis orimligt. Existerande tekniker löser detta genom mänskliga förkunskaper som utformade belöningar eller demonstrationer, men de flesta ignorerar potentialen i att använda andra robotar som demonstratörer. I detta arbete försöker vi överföra komplexa fingerfärdighetsförmågor mellan robotar med olika morfologier, så att kunskapen som redan har förskaffats kan användas för att uppnå nya uppgifter. Vi använder en nyligen föreslagen metod för att lära en delad attributrymd (feature space) mellan tillstånd av de olika robotarna, och utnyttjar denna representation för att överföra förmågor. För detta syfte introducerar vi en ny teknik som vi kallar Translated Behavior ...


    Access

    Download


    Export, share and cite



    Title :

    Reinforcement Learning for Dexterity Transfer Between Manipulators ; Reinforcement Learning för överföring av fingerfärdighet mellan manipulatorer


    Contributors:

    Publication date :

    2019-01-01


    Type of media :

    Theses


    Type of material :

    Electronic Resource


    Language :

    English



    Classification :

    DDC:    629



    On the dexterity of robotic manipulators

    Lai, Zone-Chang Jim | TIBKAT | 1986


    Research on kinematic dexterity of redundant manipulators

    Chen, W. / Zhang, Q. / Yang, Z. et al. | British Library Online Contents | 1998


    Towards Dynamic Obstacle Avoidance for Robot Manipulators with Deep Reinforcement Learning

    Zindler, Friedemann / Lucchi, Matteo / Wohlhart, Lucas et al. | TIBKAT | 2022


    Towards Dynamic Obstacle Avoidance for Robot Manipulators with Deep Reinforcement Learning

    Zindler, Friedemann / Lucchi, Matteo / Wohlhart, Lucas et al. | Springer Verlag | 2022