التعلم الحركي المركب مع التحكم في المهام
Author
Venue
SIGGRAPH 2023
Abstract
نقدم طريقة تعلم عميق للتحكم في الحركة المركبة والموجهة بالمهام لشخصيات محاكاة فيزيائية. على عكس الأساليب الحالية القائمة على البيانات التي تستخدم التعلم المعزز لتقليد حركات الجسم بالكامل، فإننا نتعلم حركات منفصلة لأجزاء معينة من الجسم من حركات مرجعية متعددة في وقت واحد وبشكل مباشر من خلال الاستفادة من استخدام مميزات متعددة في إعداد يشبه GAN. في هذه العملية، لا توجد حاجة لأي عمل يدوي لإنتاج حركات مرجعية مركبة للتعلم. بدلاً من ذلك، تستكشف سياسة التحكم بنفسها كيف يمكن دمج الحركات المركبة تلقائيًا. كما نأخذ في الاعتبار مكافآت متعددة خاصة بالمهام ونقوم بتدريب سياسة تحكم واحدة متعددة الأهداف. ولهذا الغرض، نقترح إطار عمل جديد للتعلم متعدد الأهداف يوازن بشكل تكيفي بين تعلم الحركات المتباينة من مصادر متعددة وأهداف التحكم الموجهة نحو أهداف متعددة. بالإضافة إلى ذلك، نظرًا لأن الحركات المركبة عادةً ما تكون امتدادًا لسلوكيات أبسط، فإننا نقدم طريقة فعالة من حيث العينات لتدريب سياسات التحكم المركبة بطريقة تدريجية، حيث نعيد استخدام سياسة مدربة مسبقًا كسياسة ميتا ونقوم بتدريب سياسة تعاونية تعمل على تكييف السياسة الميتا لمهام مركبة جديدة. نُظهر قابلية تطبيق نهجنا على مجموعة متنوعة من المهام الصعبة متعددة الأهداف التي تنطوي على كل من تقليد الحركة المركبة والتحكم الموجه نحو أهداف متعددة.
