[4Xin2] ポスターセッション2

[4Xin2-19] Decision Transformerを用いたロボット制御におけるロバスト性検証

〇董 熙瑩¹、髙野 剛志¹、計良 宥志²、川本 一彦² (1.千葉大学大学院融合理工学府、2.千葉大学大学院工学研究院)

キーワード：強化学習、トランスフォーマー、ロバスト性、MUJOCO

ロボット制御におけるDecision Transformerのロバスト性を検証する．Decision Transformerは，Transformerを用いたオフライン強化学習モデルで，従来の強化学習と同等以上の性能を出すことが報告されている．本研究では，オフライン強化学習用の収集データに含まれていない故障現象に対して，3つのロボット（Half Cheetah，Hopper，Walker2D）を用いてDecision Transformerのロバスト性を評価する．ロバスト性評価では，3つのデータセット（Medium-Expert，Medium，Medium-Replay）に対して，アクチュエータが動作しない状況を模擬する．実験結果は，３つのデータセットのいずれの場合でも，すべてのロボットの報酬が低下する傾向が確認された．この結果は，Decision Transformerのロバスト化が必要であることを示している．