Exploring Bayesian optimization methods on a ball pushing robotic application on a golf-like terrain

Abstract

[ES] Esta tesina de máster explora el uso de técnicas de optimización bayesiana para la optimización de parámetros de una política de un robot que empuja una pelota en un terreno similar al golf. En un entorno simulado, se trazará la trayectoria de la pelota y se optimizarán parámetros tales como la velocidad y el ángulo de empuje para lograr el rendimiento óptimo. Para lograr esto, planeamos utilizar métodos de optimización bayesianos y, por lo tanto, se desconocerá el índice de rendimiento a optimizar, pero se asumirá que puede evaluarse mediante experimentos y modelarse como un proceso gaussiano. Como parte de las tareas de esta tesina se incluirá determinar cuál es la configuración óptima para que los métodos BO puedan aplicarse a este problema, incluyendo el diseño del terreno de golf y el índice de rendimiento a optimizar, que a priori son desconocidos.

[EN] This thesis explores the use cases of Bayesian optimization, in this example for optimizing robot policy parameters of a robot that pushes a ball on a golf-like terrain. On a simulated environment, the trajectory of the ball will be traced and policy parameters like the velocity and the pushing angle will be optimized to achieve the optimal performance. In order to achieve this, we plan to use Bayesian optimization methods and thus the performance index to be optimized will be unknown but assumed that can be evaluated through experiments and modeled as a Gaussian process. As part of the tasks of this Master Thesis will include to determine which is an optimal setup so that BO methods can be applied to this problem, including the golf-terrain design and the performance index to optimize.