論文の概要: Preference-Based Learning for User-Guided HZD Gait Generation on Bipedal Walking Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.05424v2
• Date: Mon, 29 Mar 2021 18:31:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 08:35:02.440147
• Title: Preference-Based Learning for User-Guided HZD Gait Generation on Bipedal Walking Robots
• Title（参考訳）: 2足歩行ロボットにおけるユーザガイド型HZD歩行生成の優先学習
• Authors: Maegan Tucker, Noel Csomay-Shanklin, Wen-Loong Ma, and Aaron D. Ames
• Abstract要約: 本稿では,制御理論と機械学習を併用して,安定かつ頑健な二足歩行を実現する枠組みを提案する。 その結果、このフレームワークは、シミュレーション環境に依存することなく、50回未満のイテレーションで安定で、堅牢で、効率的で、そして、自然な歩行を実現することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.994815173888806
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a framework that leverages both control theory and machine learning to obtain stable and robust bipedal locomotion without the need for manual parameter tuning. Traditionally, gaits are generated through trajectory optimization methods and then realized experimentally -- a process that often requires extensive tuning due to differences between the models and hardware. In this work, the process of gait realization via hybrid zero dynamics (HZD) based optimization is formally combined with preference-based learning to systematically realize dynamically stable walking. Importantly, this learning approach does not require a carefully constructed reward function, but instead utilizes human pairwise preferences. The power of the proposed approach is demonstrated through two experiments on a planar biped AMBER-3M: the first with rigid point-feet, and the second with induced model uncertainty through the addition of springs where the added compliance was not accounted for in the gait generation or in the controller. In both experiments, the framework achieves stable, robust, efficient, and natural walking in fewer than 50 iterations with no reliance on a simulation environment. These results demonstrate a promising step in the unification of control theory and learning.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,制御理論と機械学習を併用して,手動パラメータチューニングを必要とせず,安定かつ堅牢な2足歩行を実現するフレームワークを提案する。 伝統的に、歩行は軌道最適化によって生成され、実験的に実現される -- モデルとハードウェアの違いのために、広範囲なチューニングを必要とするプロセスである。 本研究は,ハイブリッドゼロダイナミクス(HZD)に基づく歩行実現プロセスと嗜好に基づく学習を組み合わせることで,動的に安定な歩行を体系的に実現する。 重要なのは、この学習アプローチが注意深く構築された報酬機能を必要としないことだ。 提案手法のパワーは,平面2足歩行amber-3mにおける2つの実験により実証された。1つは剛性のあるポイントフェット,もう1つはスプリングの追加によるモデル不確実性である。 どちらの実験でも、このフレームワークは50回未満のイテレーションで安定、堅牢、効率的、自然歩行を実現し、シミュレーション環境に依存しない。 これらの結果は制御理論と学習の統合における有望なステップを示している。

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