論文の概要: Robust Quadruped Jumping via Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07089v2
• Date: Thu, 11 Mar 2021 05:22:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-26 00:55:38.591037
• Title: Robust Quadruped Jumping via Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深層強化学習によるロバスト四足ジャンプ
• Authors: Guillaume Bellegarda and Quan Nguyen
• Abstract要約: 騒音環境下での四足歩行ロボットのジャンプ距離と高さについて検討した。 本研究では, 4重跳躍における非線形軌道最適化の複雑な解を利用するために, 深層強化学習を用いたフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.927046591097625
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper we consider a general task of jumping varying distances and heights for a quadrupedal robot in noisy environments, such as off of uneven terrain and with variable robot dynamics parameters. To accurately jump in such conditions, we propose a framework using deep reinforcement learning to leverage the complex solution of nonlinear trajectory optimization for quadrupedal jumping. While the standalone optimization limits jumping to take-off from flat ground and requires accurate assumption of robot dynamics, our proposed approach improves the robustness to allow jumping off of significantly uneven terrain with variable robot dynamical parameters. Through our method, the quadruped is able to jump distances of up to 1 m and heights of up to 0.4 m, while being robust to environment noise of foot disturbances of up to 0.1 m in height as well as with 5% variability of its body mass and inertia. This behavior is learned through just a few thousand simulated jumps in PyBullet, and we perform a sim-to-sim transfer to Gazebo. Video results can be found at https://youtu.be/jkzvL2o3g-s.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,不均一な地形やロボットの動的パラメータの変動など,四足歩行ロボットの騒音環境における距離や高さの変化に対する一般的な課題について考察する。 このような条件下で正確な跳躍を行うために, 4重跳躍における非線形軌道最適化の複雑な解を利用するための深層強化学習手法を提案する。 スタンドアロンの最適化は、平地からの離着陸を制限し、ロボット力学の正確な仮定を必要とするが、提案手法は、変動するロボットの動的パラメータにより、かなり不均一な地形からの飛び降りを可能にするロバスト性を改善する。 提案手法により, 最大1m, 高さ0.4mまでの距離を跳躍できると同時に, 高さ0.1mまでの足底外乱の環境騒音や, 体質量および慣性度の5%の変動に頑健である。 この動作は、PyBulletで数千のシミュレーションジャンプによって学習され、Gazeboへのsim-to-sim転送を行う。 ビデオ結果はhttps://youtu.be/jkzvL2o3g-sで見ることができる。

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