Roboter mit vereinfachten Simulationssystemen trainieren

In den letzten Jahren haben viele Branchen angefangen, Data Science zu nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen und ihre Prozesse zu verbessern. Dieser Trend hat zur Entwicklung einer Reihe von Werkzeugen geführt, die helfen, den Lebenszyklus dieser Anwendungen zu managen. Es gibt aber immer noch Herausforderungen, vor allem beim Training von Robotern mit Reinforcement Learning in einer 3D-Umgebung.

Reinforcement Learning bedeutet, dass Agenten (wie Roboter) trainiert werden, um Aufgaben zu erledigen, indem sie belohnt werden, wenn sie es gut machen. Die Verwendung von Simulationssoftware zum Trainieren dieser Agenten kann für Data Scientists schwierig sein, die vielleicht nicht die notwendige Erfahrung mit diesen Tools haben.

In dieser Diskussion konzentrieren wir uns auf eine Lösung, die es Data Scientists ermöglicht, Roboter zu trainieren, ohne komplizierte Simulationssoftware lernen zu müssen. Wir nutzen Webots, ein Simulationswerkzeug, zusammen mit Container-Technologie, um die Simulationsumgebung von der Modellentwicklungsumgebung zu trennen, in der Data Scientists arbeiten.

#Hintergrund

Im Laufe der Jahre hat das Reinforcement Learning grosse Fortschritte gemacht, und viele neue Algorithmen wurden entwickelt. Bibliotheken wie Gym haben Programmierschnittstellen eingeführt, die helfen, Agenten mit ihren Umgebungen zu verbinden. Inzwischen hat sich die Container-Technologie weiterentwickelt, sodass Entwickler ihre Software leicht verpacken können.

Container sind leichtgewichtig und ermöglichen es Anwendungen, in isolierten Umgebungen zu laufen, wodurch sichergestellt wird, dass sie schnell und konsistent auf verschiedenen Maschinen eingerichtet werden können. Das ist entscheidend für die Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von Data Science-Anwendungen.

Trotzdem gibt es noch Probleme beim Einsatz von Simulationssoftware zum Training von Reinforcement Learning-Agenten. Oft müssen Data Scientists wissen, wie sie mit diesen komplexen Tools direkt umgehen, was den Trainingsprozess verlangsamen kann.

#Vorgeschlagene Lösung

Unsere Lösung besteht darin, Webots für die Simulation zu verwenden und es von der Trainingsumgebung zu trennen, damit sich Data Scientists auf ihre Arbeit konzentrieren können, ohne ein Verständnis für Simulationssoftware zu benötigen. Die Idee ist, ein System zu schaffen, in dem Webots eigenständig läuft und bei Bedarf aktiviert werden kann, was das Training der Agenten erleichtert.

Die vorgeschlagene Architektur enthält zwei Hauptcontainer. Ein Container läuft die Webots-Simulationsumgebung, während der andere die Trainingsumgebung betreibt. Dieses Setup ermöglicht es beiden Umgebungen, unabhängig zu funktionieren, während sie bei Bedarf miteinander kommunizieren.

Ausserdem planen wir, benutzerfreundliche APIS zu erstellen, mit denen Data Scientists arbeiten können. Diese APIs ermöglichen es ihnen, die Simulation zu steuern und mit den Robotern zu interagieren, ohne direkt mit Webots zu interagieren.

#Verwandte Arbeiten

#Robotino Sim Pro

Robotino ist ein von Festo entwickelter Roboter, der mit seiner eigenen Simulationssoftware, Robotino Sim Pro, geliefert wird. Diese Software läuft jedoch nur auf bestimmten Windows-Versionen, was sie weniger zugänglich macht. Zudem fehlen Unterstützungen für zusätzliche Module, die mit dem Robotino verwendet werden können, wodurch seine Möglichkeiten eingeschränkt werden.

#Robot Operating System (ROS)

ROS wird in der Robotik weit verbreitet. Es handelt sich um ein Open-Source-Framework, das es verschiedenen Komponenten robotischer Systeme ermöglicht, zu kommunizieren. Für unser Projekt nutzen wir ROS, um die Kommunikation zwischen dem realen und dem simulierten Robotino zu steuern, was uns eine solide Grundlage für unseren Ansatz bietet.

#Open AI Gym

Open AI hat die Gym-Bibliothek erstellt, die eine standardisierte Schnittstelle zum Trainieren von Reinforcement Learning-Agenten bietet. Diese Bibliothek ist hilfreich, um die Lernalgorithmen von den Umgebungen zu trennen, was es Entwicklern erleichtert, sich auf ihre spezifischen Aufgaben zu konzentrieren, ohne sich um die zugrunde liegenden Details kümmern zu müssen.

#MuJoCo

MuJoCo ist ein Physik-Simulator, der für die Robotikforschung nützlich ist. Er wurde als Open Source veröffentlicht und bietet eine Plattform zur Entwicklung verschiedener 3D-Umgebungen. Allerdings könnte es einige Kenntnisse über seine spezifischen Systeme erfordern, was eine Hürde für Data Scientists darstellen kann.

#Webots

Webots ist ein weiteres Simulationswerkzeug, das Open Source ist und von verschiedenen Programmiersprachen, darunter Python, unterstützt wird. Es bietet mehrere Roboter-Modelle und Beispielumgebungen. Wichtig ist, dass es einen Modus hat, der es ermöglicht, ohne grafische Benutzeroberfläche zu laufen, was für die Batch-Verarbeitung geeignet ist.

#Unity ML-Agents Toolkit

Unity, bekannt aus der Spieleentwicklung, hat ein Tool namens ML-Agents, das es Nutzern erlaubt, Reinforcement Learning-Agenten zu trainieren. Allerdings erfordert das Kenntnisse in Unity und der Programmiersprache C, was die Verwendung für Data Scientists, die in diesen Bereichen nicht versiert sind, einschränken kann.

#Nvidia Omniverse und Isaac SDK

Nvidia hat ebenfalls einen Robotersimulator entwickelt. Allerdings war er zum Zeitpunkt der Bewertung noch in der Entwicklung, und der Robotino war nicht in den verfügbaren Optionen enthalten. Lizenzierungsprobleme machten ihn zudem weniger attraktiv im Vergleich zu anderen Lösungen.

#Container-Technologie

Unser Ansatz nutzt die Container-Technologie, konkret Docker, das es uns ermöglicht, unsere Anwendungen zusammen mit ihren Abhängigkeiten zu bündeln. Das bedeutet, dass wir eine portable Version unserer Software erstellen können, die in verschiedenen Umgebungen ohne die Mühe unterschiedlicher Konfigurationen laufen kann.

Mit Docker können wir sicherstellen, dass unsere Trainingsaufbauten konsistent und reproduzierbar sind, selbst auf einer einzigen Maschine. Das ist wichtig für das Training von Reinforcement Learning-Agenten, da es eine einfache Skalierung und Verwaltung des Trainingsprozesses ermöglicht.

#Komponenten des vorgeschlagenen Systems

Das übergeordnete Ziel ist es, ein System zu schaffen, in dem der Robotino mit Reinforcement Learning in einer Webots-Simulation trainiert werden kann, ohne dass viel menschliche Interaktion erforderlich ist. Die Architektur beinhaltet einige wichtige Komponenten:

1. Webots Simulations-Container: Dieser Container führt die Webots-Simulationsumgebung aus. Er startet bei Bedarf und kann über APIs gesteuert werden.

2. Trainingsumgebungs-Container: Dieser Container führt die Trainingsalgorithmen aus und verwaltet die Interaktionen des Agenten mit der Simulation. Er kommuniziert mit dem Webots-Container.

3. APIs und Fassade-Pattern: Durch die Verwendung eines Fassade-Patterns können wir die Art und Weise vereinfachen, wie Data Scientists mit der Simulation interagieren. Das hilft, die Komplexität der zugrunde liegenden Technologie zu verbergen und bietet eine einfache Schnittstelle.

4. Kommunikation über ROS: Die Container kommunizieren über ROS, um sicherzustellen, dass der Informationsaustausch nahtlos und effizient ist.

5. Gymnasium-Umgebung: Hier findet das eigentliche Training statt, sodass Data Scientists Reinforcement Learning-Umgebungen für ihre Agenten einrichten können, ohne die Simulation direkt konfigurieren zu müssen.

#Implementierungsdetails

#Webots-Fassade

Die Webots-Fassade ist entscheidend für die Verwaltung der Simulation, ohne sich in deren Komplexitäten vertiefen zu müssen. Die Fassade bietet eine einfache Schnittstelle zum Starten, Stoppen und Überprüfen des Status der Webots-Simulation. So können sich Data Scientists auf das Training ihrer Agenten konzentrieren, ohne sich in den Details des Webots-Managements zu verlieren.

#Robotersteuerung und Datentransfer

Um es einfach zu machen, den Robotino zu steuern und Daten von ihm zu erhalten, erstellen wir ROS-Klassen, die die notwendigen Funktionen umschliessen. Diese Klassen kümmern sich um die Kommunikation, die nötig ist, um den Roboter zu steuern und Sensorwerte zu erhalten, was es Data Scientists erleichtert, mit dem Roboter zu interagieren.

#Beispielanwendung mit Robotino

Um zu zeigen, wie das System funktioniert, erstellen wir eine einfache Webots-Welt mit dem Robotino. Die Aufgabe des Roboters wird sein, sich zu einem bestimmten Zielort zu bewegen und anzuhalten. Dieses Beispiel wird veranschaulichen, wie die verschiedenen Komponenten unseres Ansatzes zusammenkommen, um das Training zu ermöglichen.

1. Webots-Welt: Die Welt wird reale Bedingungen nachahmen, unter denen der Robotino arbeitet, sodass Sensordaten und Aktuatorverhalten realistisch sind.

2. Robotino-Fassade: Eine Klasse wird erstellt, um die Steuerung des Robotino zu verwalten, damit Data Scientists einfach mit grundlegenden Funktionen wie dem Lesen von Sensorwerten und der Steuerung von Motoren interagieren können.

3. Gymnasium-Umgebung: Die Gym-Umgebung wird die Regeln für die Aufgabe des Robotino definieren und wird verwendet, um seine Leistung während des Trainings zu bewerten.

4. Trainingslogik: Wir müssen auch die Logik für das Training der Agenten einrichten, bei der sie durch Interaktionen mit der Umgebung lernen, Belohnungen erhalten und ihr Verhalten entsprechend verfeinern.

#Training der Agenten

Der nächste Schritt wird sein, Reinforcement Learning-Agenten mit der Umgebung zu trainieren, die wir eingerichtet haben. Dafür nutzen wir beliebte Bibliotheken, die Implementierungen verschiedener Reinforcement Learning-Algorithmen bereitstellen.

1. Agenten-Implementierung: Mit Frameworks wie tf-agents oder stable baselines3 können wir verschiedene Arten von Agenten implementieren, um zu testen, wie gut sie in der simulierten Umgebung abschneiden.

2. Training-Schleife: Das Training wird beinhalten, wiederholt durch Erfahrungen zu gehen, die Politik des Agenten anzupassen und seine Leistung zu bewerten. Wir werden überwachen, wie gut der Agent im Laufe der Zeit lernt.

3. Experimente und Bewertung: Schliesslich werden wir Experimente mit verschiedenen Hyperparametern und Aufgabenschwierigkeiten durchführen, um zu verstehen, wie gut der Agent in der Umgebung lernen und sich anpassen kann.

#Fazit

Der beschriebene Ansatz bietet eine Möglichkeit, Reinforcement Learning-Agenten für Roboter wie den Robotino in einer Simulation zu trainieren, ohne ein tiefes Verständnis der Simulationssoftware zu benötigen. Durch die Trennung der Trainingsumgebung von der Simulation ermöglichen wir es Data Scientists, sich auf ihre Aufgaben zu konzentrieren, was die Produktivität und Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Teams verbessert.

Dieses Setup betont die Bedeutung der Nutzung von APIs, um Interaktionen mit komplexen Systemen zu vereinfachen. Während wir vorankommen, werden wir weiterhin diesen Ansatz verfeinern, aktuelle Einschränkungen angehen und seine Fähigkeiten für verschiedene Robotikanwendungen erweitern.

Wir hoffen, dass wir es Data Scientists erleichtern, mit Simulationen zu arbeiten, um mehr Innovation im Bereich Robotik zu fördern und weitere Anwendungen von Reinforcement Learning in realen Szenarien zu ermöglichen.