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摘要 - 机器人武器应该能够学习新任务。这里的一个框架是强化学习，在该学习中，机器人具有编码任务的奖励函数，并且机器人自主学习的动作以最大程度地提高其奖励。现有的强化学习方法通常将此问题构成马尔可夫决策过程，并学习政策（或政策层次结构）以完成任务。这些政策原因是机器人臂需要采取的数百个细粒度的动作：例如，向右移动稍微移动或旋转几个度。但是我们希望机器人执行的操作任务通常可以分解为少数高级运动：例如，到达对象或转动手柄。在本文中，我们提出了一种基于通道的无模型增强学习方法。机器人现在没有学习低级策略，而是学习路点的轨迹，然后使用现有控制器在这些航路点之间进行插值。我们的关键新颖性是将基于Waypoint的设置作为一系列多臂匪徒构建：每个匪徒问题都对应于机器人运动沿线的单路点。从理论上讲，与标准框架相比，对这种重新制定的理想解决方案的遗憾界限较低。我们还引入了一个近似的后固定解决方案，该解决方案一次构建机器人的运动点。跨基准模拟和两个现实世界实验的结果表明，这种提出的方法比最先进的基线更快地学习新任务。请参阅此处：https：//youtu.be/mmed-lyfq4y
机器人操纵任务的基于Waypoint的强化学习
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