乒乓球運(yùn)動可大大助推機(jī)器人學(xué)習(xí)研究?

在最近的一篇博文中表示，機(jī)器人學(xué)習(xí)現(xiàn)已應(yīng)用到許多真實(shí)世界任務(wù)，但將其應(yīng)用于需要緊密循環(huán)的動態(tài)、高速人機(jī)交互任務(wù)還并不常見。這方面的任務(wù)可體現(xiàn)在乒乓球訓(xùn)練上。

乒乓球任務(wù)有兩個互補(bǔ)的屬性，其不僅需要速度和精度(對算法要求高)，還是高度結(jié)構(gòu)化的(環(huán)境固定、可預(yù)測)。

另外，執(zhí)行乒乓球任務(wù)的機(jī)器人可與人和其他機(jī)器人分別對戰(zhàn)，非常利于有關(guān)人機(jī)交互和強(qiáng)化學(xué)習(xí)方面的研究。因此，一些團(tuán)隊已經(jīng)開發(fā)了乒乓球研究平臺。

機(jī)器人團(tuán)隊同樣搭建了一個類似平臺，使其能夠在多玩家、動態(tài)的環(huán)境中，研究機(jī)器人學(xué)習(xí)中出現(xiàn)的問題。

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對于該方面的研究，通過兩篇論文做了相關(guān)闡述，分別題為《i-Sim2Real：緊密人機(jī)交互循環(huán)中機(jī)器人策略的強(qiáng)化學(xué)習(xí)》()、《GoalsEye: 在一個物理機(jī)器人上學(xué)習(xí)高速精密乒乓球》()，且都已提交到 arXiv 上。

下面對的 i-Sim2Real 和 GoalsEye 兩個項目分別做一簡單介紹。

在 i-Sim2Real(i-S2R)項目中，機(jī)器人的目標(biāo)本質(zhì)上是有關(guān)合作的。即最大程度與人類玩家連續(xù)游戲。

由于在現(xiàn)實(shí)中通過人類訓(xùn)練機(jī)器人既費(fèi)時又費(fèi)力，采用了一種基于仿真(模擬現(xiàn)實(shí))的方法。但該方法較難準(zhǔn)確模擬人類行為，尤其是在需要與人類進(jìn)行緊密、閉環(huán)交互的任務(wù)上。

因此，開發(fā)出一種學(xué)習(xí)人類行為模型，專門用于人-機(jī)器人交互。最終，在與人對戰(zhàn)中，機(jī)器人能夠連續(xù)擊中乒乓球三百多次。

關(guān)于學(xué)習(xí)人類行為模型，其在官網(wǎng) 表示，該問題似乎是一個悖論。若起 初缺乏優(yōu)良的機(jī)器人策略，便很難獲得人機(jī)交互方面的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)。但人類行為模型的缺失，又會得不到機(jī)器人策略。

為解決這個問題，i-S2R 以一般的人類行為模型為起點(diǎn)，并在模擬和真實(shí)訓(xùn)練中不斷迭代，人類行為模型和策略都逐漸得到了優(yōu)化。

還通過不同的人類對手重復(fù)訓(xùn)練，來評估 i-S2R。并將它與通常的模擬到現(xiàn)實(shí)(S2R，sim-to-real)+微調(diào)(FT，fine-tuning)進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn) i-S2R 反彈長度比 S2R + FT 高約 9%。

i-S2R 和 S2R + FT 的反彈長度直方圖顯示，S2R + FT 的反彈大部分較短(即小于 5)，而 i-S2R 實(shí)現(xiàn)更長的反彈更頻繁。

圖 | i-S2R 結(jié)果摘要(來源：)

還在博文中表示，i-S2R 專注于模擬到真實(shí)學(xué)習(xí)，但有時需要僅使用真實(shí)世界的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)。在這種情況下，縮小模擬到真實(shí)的差距是不必要的。

研究人員還簡單分析了模仿學(xué)習(xí)(Imitation learning，IL)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning，RL)存在的問題。

其認(rèn)為，IL 提供了一種簡易、穩(wěn)定的學(xué)習(xí)方法，但它需要獲得演示，并且?guī)缀醪粫^被模仿者的表現(xiàn)。而在高速環(huán)境下，收集專業(yè)人員訓(xùn)練時的精確目標(biāo)定位非常困難。

RL 雖然十分適合這種高速、高精度任務(wù)，但它面臨著一個艱難的探索問題(特別是在一開始)，并且采樣效率很低下。

所以，在另外一個 GoalsEye 項目上，結(jié)合行為克隆技術(shù)，來塑造精確定位策略。該方法起始于一個結(jié)構(gòu)薄弱的、非目標(biāo)的小型數(shù)據(jù)集。其主要考慮乒乓球任務(wù)的精度。

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