論文の概要: Control of a Nature-inspired Scorpion using Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.13712v1
• Date: Mon, 31 Aug 2020 16:24:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-23 07:36:53.970498
• Title: Control of a Nature-inspired Scorpion using Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習を用いた自然刺激スコーピオンの制御
• Authors: Aakriti Agrawal, V S Rajashekhar, Rohitkumar Arasanipalai and Debasish Ghose
• Abstract要約: スコーピオンをモデルにした地上ロボットは、検出されていないものを横切ることができ、監視目的に使用できる。 本稿では,スコーピオンにインスパイアされたロボットと,ナビゲーションのための強化学習ベースコントローラのモデル化を提案する。 シミュレーションの結果,ロボットスコーピオンの効率的なナビゲーションが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.22940141855172028
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A terrestrial robot that can maneuver rough terrain and scout places is very useful in mapping out unknown areas. It can also be used explore dangerous areas in place of humans. A terrestrial robot modeled after a scorpion will be able to traverse undetected and can be used for surveillance purposes. Therefore, this paper proposes modelling of a scorpion inspired robot and a reinforcement learning (RL) based controller for navigation. The robot scorpion uses serial four bar mechanisms for the legs movements. It also has an active tail and a movable claw. The controller is trained to navigate the robot scorpion to the target waypoint. The simulation results demonstrate efficient navigation of the robot scorpion.
• Abstract（参考訳）: 荒削りな地形や偵察場所を操作できる地上ロボットは、未知の領域をマッピングするのに非常に有用です。 また、人間の代わりに危険な場所を探索することもできる。 スコーピオンをモデルにした地上ロボットは、検出されていないものを横切ることができ、監視目的に使用できる。 そこで本稿では,スコーピオンにインスパイアされたロボットと,ナビゲーションのための強化学習(rl)ベースのコントローラのモデリングを提案する。 ロボットスコーピオンは、足の動きにシリアル4バー機構を使用する。 また、活発な尾と可動性の爪がある。 コントローラは、ロボットスコーピオンを目標のウェイポイントにナビゲートするように訓練される。 シミュレーション結果は,ロボットスコーピオンの効率的なナビゲーションを示す。

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