Präzise und geschickte robotergestützte Manipulation durch menschliches Eingreifen im verstärkenden Lernen.
Precise and Dexterous Robotic Manipulation via Human-in-the-Loop Reinforcement Learning
October 29, 2024
Autoren: Jianlan Luo, Charles Xu, Jeffrey Wu, Sergey Levine
cs.AI
Zusammenfassung
Das Reinforcement Learning (RL) birgt großes Potenzial für die autonome Erlangung komplexer robotischer Manipulationsfähigkeiten, jedoch gestaltet sich die Umsetzung dieses Potenzials in realen Umgebungen als herausfordernd. Wir präsentieren ein RL-System mit menschlicher Beteiligung, das auf visionärer Basis beeindruckende Leistungen bei einer Vielzahl von geschickten Manipulationsaufgaben zeigt, darunter dynamische Manipulation, präzise Montage und Koordination mit beiden Armen. Unser Ansatz integriert Demonstrationen und menschliche Korrekturen, effiziente RL-Algorithmen und andere systematische Designentscheidungen, um Richtlinien zu erlernen, die nahezu perfekte Erfolgsraten und schnelle Zykluszeiten nach nur 1 bis 2,5 Stunden Training erreichen. Wir zeigen, dass unsere Methode im Vergleich zu Imitationslern-Baselines und früheren RL-Ansätzen signifikant bessere Leistungen erbringt, mit durchschnittlich einer 2-fachen Verbesserung der Erfolgsrate und einer 1,8-fachen schnelleren Ausführung. Durch umfangreiche Experimente und Analysen geben wir Einblicke in die Wirksamkeit unseres Ansatzes und zeigen, wie er robuste, anpassungsfähige Richtlinien für reaktive und vorausschauende Steuerungsstrategien erlernt. Unsere Ergebnisse legen nahe, dass RL tatsächlich eine Vielzahl komplexer, visionärer Manipulationsrichtlinien innerhalb praktikabler Trainingszeiten direkt in der realen Welt erlernen kann. Wir hoffen, dass diese Arbeit eine neue Generation erlernter robotischer Manipulationstechniken inspirieren wird, die sowohl industrielle Anwendungen als auch Forschungsfortschritte unterstützen. Videos und Code sind auf unserer Projektwebsite verfügbar: https://hil-serl.github.io/.
English
Reinforcement learning (RL) holds great promise for enabling autonomous
acquisition of complex robotic manipulation skills, but realizing this
potential in real-world settings has been challenging. We present a
human-in-the-loop vision-based RL system that demonstrates impressive
performance on a diverse set of dexterous manipulation tasks, including dynamic
manipulation, precision assembly, and dual-arm coordination. Our approach
integrates demonstrations and human corrections, efficient RL algorithms, and
other system-level design choices to learn policies that achieve near-perfect
success rates and fast cycle times within just 1 to 2.5 hours of training. We
show that our method significantly outperforms imitation learning baselines and
prior RL approaches, with an average 2x improvement in success rate and 1.8x
faster execution. Through extensive experiments and analysis, we provide
insights into the effectiveness of our approach, demonstrating how it learns
robust, adaptive policies for both reactive and predictive control strategies.
Our results suggest that RL can indeed learn a wide range of complex
vision-based manipulation policies directly in the real world within practical
training times. We hope this work will inspire a new generation of learned
robotic manipulation techniques, benefiting both industrial applications and
research advancements. Videos and code are available at our project website
https://hil-serl.github.io/.Summary
AI-Generated Summary
DeepSeek-R1: Anreizung der Fähigkeit zur Schlussfolgerung in LLMs durch
Reinforcement LearningDeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via
Reinforcement Learning
DeepSeek-R1: Anreizung der Fähigkeit zur Schlussfolgerung in LLMs durch
Reinforcement Learning
DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via
Reinforcement Learning
DeepSeek-AI, Daya Guo, Dejian Yang, Haowei Zhang, Junxiao Song, Ruoyu Zhang, Runxin Xu, Qihao Zhu, Shirong Ma, Peiyi Wang, Xiao Bi, Xiaokang Zhang, Xingkai Yu, Yu Wu, Z. F. Wu, Zhibin Gou, Zhihong Shao, Zhuoshu Li, Ziyi Gao, Aixin Liu, Bing Xue, Bingxuan Wang, Bochao Wu, Bei Feng, Chengda Lu, Chenggang Zhao, Chengqi Deng, Chenyu Zhang, Chong Ruan, Damai Dai, Deli Chen, Dongjie Ji, Erhang Li, Fangyun Lin, Fucong Dai, Fuli Luo, Guangbo Hao, Guanting Chen, Guowei Li, H. Zhang, Han Bao, Hanwei Xu, Haocheng Wang, Honghui Ding, Huajian Xin, Huazuo Gao, Hui Qu, Hui Li, Jianzhong Guo, Jiashi Li, Jiawei Wang, Jingchang Chen, Jingyang Yuan, Junjie Qiu, Junlong Li, J. L. Cai, Jiaqi Ni, Jian Liang, Jin Chen, Kai Dong, Kai Hu, Kaige Gao, Kang Guan, Kexin Huang, Kuai Yu, Lean Wang, Lecong Zhang, Liang Zhao, Litong Wang, Liyue Zhang, Lei Xu, Leyi Xia, Mingchuan Zhang, Minghua Zhang, Minghui Tang, Meng Li, Miaojun Wang, Mingming Li, Ning Tian, Panpan Huang, Peng Zhang, Qiancheng Wang, Qinyu Chen, Qiushi Du, Ruiqi Ge, Ruisong Zhang, Ruizhe Pan, Runji Wang, R. J. Chen, R. L. Jin, Ruyi Chen, Shanghao Lu, Shangyan Zhou, Shanhuang Chen, Shengfeng Ye, Shiyu Wang, Shuiping Yu, Shunfeng Zhou, Shuting Pan, S. S. Li, Shuang Zhou, Shaoqing Wu, Shengfeng Ye, Tao Yun, Tian Pei, Tianyu Sun, T. Wang, Wangding Zeng, Wanjia Zhao, Wen Liu, Wenfeng Liang, Wenjun Gao, Wenqin Yu, Wentao Zhang, W. L. Xiao, Wei An, Xiaodong Liu, Xiaohan Wang, Xiaokang Chen, Xiaotao Nie, Xin Cheng, Xin Liu, Xin Xie, Xingchao Liu, Xinyu Yang, Xinyuan Li, Xuecheng Su, Xuheng Lin, X. Q. Li, Xiangyue Jin, Xiaojin Shen, Xiaosha Chen, Xiaowen Sun, Xiaoxiang Wang, Xinnan Song, Xinyi Zhou, Xianzu Wang, Xinxia Shan, Y. K. Li, Y. Q. Wang, Y. X. Wei, Yang Zhang, Yanhong Xu, Yao Li, Yao Zhao, Yaofeng Sun, Yaohui Wang, Yi Yu, Yichao Zhang, Yifan Shi, Yiliang Xiong, Ying He, Yishi Piao, Yisong Wang, Yixuan Tan, Yiyang Ma, Yiyuan Liu, Yongqiang Guo, Yuan Ou, Yuduan Wang, Yue Gong, Yuheng Zou, Yujia He, Yunfan Xiong, Yuxiang Luo, Yuxiang You, Yuxuan Liu, Yuyang Zhou, Y. X. Zhu, Yanhong Xu, Yanping Huang, Yaohui Li, Yi Zheng, Yuchen Zhu, Yunxian Ma, Ying Tang, Yukun Zha, Yuting Yan, Z. Z. Ren, Zehui Ren, Zhangli Sha, Zhe Fu, Zhean Xu, Zhenda Xie, Zhengyan Zhang, Zhewen Hao, Zhicheng Ma, Zhigang Yan, Zhiyu Wu, Zihui Gu, Zijia Zhu, Zijun Liu, Zilin Li, Ziwei Xie, Ziyang Song, Zizheng Pan, Zhen Huang, Zhipeng Xu, Zhongyu Zhang, Zhen Zhang•Jan 22, 2025•3685
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