論文の概要: Efficient Learning of Control Policies for Robust Quadruped Bounding using Pretrained Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.00446v3
• Date: Sun, 29 Oct 2023 14:18:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-02 18:53:28.292633
• Title: Efficient Learning of Control Policies for Robust Quadruped Bounding using Pretrained Neural Networks
• Title（参考訳）: 事前学習ニューラルネットワークを用いたロバスト四重項境界制御の効率的な学習
• Authors: Zhicheng Wang, Anqiao Li, Yixiao Zheng, Anhuan Xie, Zhibin Li, Jun Wu, Qiuguo Zhu
• Abstract要約: 境界は, 交渉上の障害に対して, 四足歩行において重要な局面の1つである。 著者らはロバストなバウンディングゲイトをより効率的に学習できる効果的なアプローチを提案した。 著者らは、Jueying Miniの四足歩行ロボットが不均一な地形に接することによる、効率的な計算と良好な移動結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.09037992110481
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Bounding is one of the important gaits in quadrupedal locomotion for negotiating obstacles. The authors proposed an effective approach that can learn robust bounding gaits more efficiently despite its large variation in dynamic body movements. The authors first pretrained the neural network (NN) based on data from a robot operated by conventional model based controllers, and then further optimised the pretrained NN via deep reinforcement learning (DRL). In particular, the authors designed a reward function considering contact points and phases to enforce the gait symmetry and periodicity, which improved the bounding performance. The NN based feedback controller was learned in the simulation and directly deployed on the real quadruped robot Jueying Mini successfully. A variety of environments are presented both indoors and outdoors with the authors approach. The authors approach shows efficient computing and good locomotion results by the Jueying Mini quadrupedal robot bounding over uneven terrain.
• Abstract（参考訳）: 境界は、交渉障害に対する四足歩行における重要な歩行の1つである。 筆者らは,体の動きの変動が大きいにもかかわらず,ロバストなバウンディング歩行をより効率的に学べる効果的なアプローチを提案した。 著者らはまず、従来のモデルベースコントローラが操作するロボットのデータに基づいてニューラルネットワーク(NN)を事前訓練し、さらに深層強化学習(DRL)を介してトレーニング済みNNを最適化した。 特に,歩行対称性と周期性を実現するために,接触点と位相を考慮した報奨関数を考案し,境界性能を改善した。 NNベースのフィードバックコントローラはシミュレーションで学習され、実際の四足ロボットJueying Miniに直接デプロイされた。 様々な環境が屋内と屋外の両方で著者のアプローチで提示される。 著者らは、Jueying Miniの四足歩行ロボットが不均一な地形に面した効率的な計算と良好な移動結果を示す。

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