Addestrare robot con sistemi di simulazione semplificati

Negli ultimi anni, molte industrie hanno iniziato a utilizzare la data science per prendere decisioni migliori e migliorare i loro processi. Questa tendenza ha portato allo sviluppo di una serie di strumenti per gestire il ciclo di vita di queste applicazioni. Tuttavia, ci sono ancora sfide da superare, specialmente nell'addestrare i robot usando il reinforcement learning in un ambiente 3D.

Il reinforcement learning consiste nell'addestrare agenti (come i robot) a svolgere compiti premiandoli quando fanno bene. Usare software di simulazione per addestrare questi agenti può essere difficile per i data scientist, che potrebbero non avere l'esperienza necessaria con questi strumenti.

In questa discussione, ci concentreremo su una soluzione che consente ai data scientist di addestrare i robot senza dover imparare a utilizzare software di simulazione complessi. Useremo Webots, uno strumento di simulazione, insieme alla tecnologia dei container per separare l'ambiente di simulazione da quello di sviluppo del modello in cui lavorano i data scientist.

#Contesto

Negli anni, il reinforcement learning ha fatto grandi progressi, con molti nuovi algoritmi sviluppati. Librerie come gym hanno introdotto interfacce di programmazione che aiutano a connettere gli agenti ai loro ambienti. Nel frattempo, la tecnologia dei container è maturata, consentendo agli sviluppatori di impacchettare facilmente il loro software.

I container sono leggeri e consentono alle applicazioni di funzionare in ambienti isolati, garantendo che possano essere configurati rapidamente e in modo coerente su macchine diverse. Questo è diventato essenziale per sviluppare, distribuire e gestire applicazioni di data science.

Tuttavia, ci sono ancora problemi nell'uso del software di simulazione per addestrare agenti di reinforcement learning. Spesso, i data scientist devono sapere come usare questi strumenti complessi direttamente, il che può rallentare il processo di addestramento.

#Soluzione proposta

La nostra soluzione prevede di utilizzare Webots per la simulazione e di separarlo dall'ambiente di addestramento, consentendo ai data scientist di concentrarsi sul loro lavoro senza dover comprendere il software di simulazione. L'idea è di creare un sistema in cui Webots funzioni autonomamente e possa essere attivato quando necessario, rendendo più facile addestrare gli agenti.

L'architettura proposta contiene due container principali. Un container gestisce l'ambiente di simulazione Webots, mentre l'altro gestisce l'ambiente di addestramento. Questa configurazione consente a entrambi gli ambienti di funzionare in modo indipendente continuando a comunicare quando necessario.

Inoltre, abbiamo intenzione di creare API facili da usare con cui i data scientist possono lavorare. Queste API consentiranno loro di controllare la simulazione e interagire con i robot senza dover interagire direttamente con Webots.

#Lavori correlati

#Robotino Sim Pro

Robotino è un robot sviluppato da Festo, che viene fornito con il proprio software di simulazione, Robotino Sim Pro. Tuttavia, questo software funziona solo su versioni specifiche di Windows, rendendolo meno accessibile. Inoltre, manca il supporto per moduli aggiuntivi che possono essere utilizzati con il Robotino, il che limita le sue capacità.

#Robot Operating System (ROS)

ROS è ampiamente utilizzato nella robotica. È un framework open-source che consente a diversi componenti dei sistemi robotici di comunicare. Per il nostro progetto, utilizzeremo ROS per gestire la comunicazione tra il Robotino reale e quello simulato, fornendoci una base solida per il nostro approccio.

#Open AI Gym

Open AI ha creato la libreria gym, che offre un'interfaccia standard per addestrare agenti di reinforcement learning. Questa libreria è utile per separare gli algoritmi di apprendimento dagli ambienti, rendendo più facile per gli sviluppatori concentrarsi sui loro compiti specifici senza preoccuparsi dei dettagli sottostanti.

#MuJoCo

MuJoCo è un simulatore fisico utile per la ricerca robotica. È stato open-sourced e fornisce una piattaforma per sviluppare vari ambienti 3D. Tuttavia, potrebbe richiedere un po' di conoscenza dei suoi sistemi specifici, il che può rappresentare una barriera per i data scientist.

#Webots

Webots è un altro strumento di simulazione open-source e supportato da vari linguaggi di programmazione, tra cui Python. Fornisce diversi modelli di robot e ambienti di esempio. È importante notare che ha una modalità che consente di funzionare senza interfaccia grafica, adatta per l'elaborazione in batch.

#Unity ML-Agents Toolkit

Unity, popolare per lo sviluppo di giochi, ha uno strumento chiamato ml-agents, che consente agli utenti di addestrare agenti di reinforcement learning. Tuttavia, questo richiede familiarità con Unity e il linguaggio di programmazione C, il che può limitarne l'uso per i data scientist che non sono esperti in quelle aree.

#Nvidia Omniverse e Isaac SDK

Nvidia ha sviluppato anche un simulatore di robot. Tuttavia, al momento della valutazione, era ancora in fase di sviluppo, e il Robotino non era incluso tra le opzioni disponibili. Problemi di licenza lo rendevano anche meno attraente rispetto ad altre soluzioni.

#Tecnologia dei Container

Il nostro approccio sfrutta la tecnologia dei container, in particolare Docker, che ci consente di impacchettare le nostre applicazioni insieme alle loro dipendenze. Questo significa che possiamo creare una versione portatile del nostro software che può funzionare in ambienti diversi senza il fastidio di configurazioni diverse.

Usando Docker, possiamo garantire che le nostre configurazioni di addestramento siano coerenti e replicabili, anche su una sola macchina. Questo è importante per addestrare agenti di reinforcement learning, poiché consente una facile scalabilità e gestione del processo di addestramento.

#Componenti del sistema proposto

L'obiettivo generale è creare un sistema in cui il Robotino possa essere addestrato utilizzando il reinforcement learning in una simulazione Webots, senza richiedere molta interazione umana. L'architettura coinvolge alcuni componenti chiave:

1. Container di simulazione Webots: Questo container gestisce l'ambiente di simulazione Webots. Si avvia quando necessario e può essere controllato tramite API.

2. Container dell'ambiente di addestramento: Questo container gestisce gli algoritmi di addestramento e le interazioni dell'agente con la simulazione. Comunica con il container Webots.

3. API e Facade Pattern: Utilizzando un facade pattern, possiamo semplificare il modo in cui i data scientist interagiscono con la simulazione. Questo aiuta a nascondere la complessità della tecnologia sottostante fornendo un'interfaccia semplice.

4. Comunicazione tramite ROS: I container comunicheranno tramite ROS, assicurando che lo scambio di informazioni sia senza soluzione di continuità ed efficiente.

5. Ambiente Gymnasium: Qui avviene il vero addestramento, consentendo ai data scientist di impostare ambienti di reinforcement learning per i loro agenti senza dover configurare direttamente la simulazione.

#Dettagli di implementazione

#Facade Webots

La facade Webots è cruciale per gestire la simulazione senza dover addentrarsi nelle sue complessità. La facade fornisce un'interfaccia semplice per avviare, fermare e controllare lo stato della simulazione Webots. In questo modo, i data scientist possono concentrarsi sull'addestrare i loro agenti senza perdersi nei dettagli della gestione di Webots.

#Controllo del Robot e Trasferimento Dati

Per facilitare il controllo del Robotino e ricevere dati da esso, creeremo classi ROS che avvolgono le funzioni necessarie. Queste classi gestiranno la comunicazione necessaria per controllare il robot e ottenere letture dai sensori, rendendo semplice per i data scientist interagire con il robot.

#Applicazione di esempio con il Robotino

Per mostrare come funziona il sistema, creeremo un semplice mondo Webots che presenta il Robotino. Il compito assegnato al robot sarà quello di muoversi verso una posizione target specificata e fermarsi. Questo esempio illustrerà come i vari componenti del nostro approccio si uniscano per consentire l'addestramento.

1. Mondo Webots: Il mondo simulerà le condizioni reali in cui opera il Robotino, assicurando che i dati dei sensori e il comportamento degli attuatori siano realistici.

2. Facade Robotino: Verrà creata una classe per gestire il controllo del Robotino, consentendo ai data scientist di interagire facilmente con funzioni di base come la lettura dei valori dei sensori e il controllo dei motori.

3. Ambiente Gymnasium: L'ambiente gym definirà le regole per il compito del Robotino e sarà utilizzato per valutare le sue performance durante l'addestramento.

4. Logica di Addestramento: Dovremo anche impostare la logica per addestrare gli agenti, dove apprendono tramite interazioni con l'ambiente, ricevono premi e affinano i loro comportamenti di conseguenza.

#Addestrare gli Agenti

Il prossimo passo sarà addestrare agenti di reinforcement learning utilizzando l'ambiente che abbiamo configurato. Per questo, utilizzeremo librerie popolari che forniscono implementazioni di vari algoritmi di reinforcement learning.

1. Implementazione dell'Agente: Utilizzando framework come tf-agents o stable baselines3, possiamo implementare diversi tipi di agenti per testare quanto bene performano nell'ambiente simulato.

2. Ciclo di Addestramento: L'addestramento comporterà ripetutamente di attraversare esperienze, aggiustare la politica dell'agente e valutare le sue performance. Monitoreremo quanto bene l'agente apprende nel tempo.

3. Esperimenti e Valutazione: Infine, condurremo esperimenti con vari iperparametri e complessità dei compiti per capire quanto bene l'agente può apprendere e adattarsi all'ambiente.

#Conclusione

L'approccio descritto offre un modo per addestrare agenti di reinforcement learning per robot come il Robotino in una simulazione senza necessitare di una profonda comprensione del software di simulazione. Separando l'ambiente di addestramento dalla simulazione, permettiamo ai data scientist di concentrarsi sui loro compiti, migliorando la produttività e la collaborazione tra i diversi team.

Questo setup sottolinea l'importanza di utilizzare API per semplificare le interazioni con sistemi complessi. Man mano che procediamo, continueremo a perfezionare questo approccio, affrontando le attuali limitazioni e ampliando le sue capacità per varie applicazioni robotiche.

Speriamo che rendendo più facile per i data scientist lavorare con le simulazioni, possiamo incoraggiare più innovazione nel campo della robotica e ulteriori applicazioni del reinforcement learning in scenari del mondo reale.