로봇팔-NMP: 신경 운동 계획을 위한 학습 환경

우리는 로봇팔-NMP를 소개합니다. 이 환경은 로봇 조작기를 중심으로 신경 운동 계획(NMP) 알고리즘의 간단하고 철저한 평가를 가능하게 하는 학습 및 평가 환경입니다. 우리의 파이썬 기반 환경은 학습 제어 정책(감독 학습 또는 강화 학습 기반)에 대한 기준 구현, PyBullet을 기반으로 한 시뮬레이터, 고전적인 운동 계획 해결기를 사용하여 해결된 인스턴스의 데이터, 장애물 인코딩을 위한 다양한 표현 학습 방법, 학습 및 계획 프레임워크 간의 깔끔한 인터페이스를 제공합니다. 로봇팔-NMP를 사용하여 여러 주요 NMP 설계 포인트를 비교하고, 최상의 방법들이 고정 장애물이 있는 장면에서 보지 못한 목표로의 일반화에 대부분 성공하지만 보지 못한 장애물 구성으로의 일반화에는 어려움을 겪는다는 것을 보여주면서 향후 연구를 위한 초점 포인트를 제안합니다.