論文の概要: RLOC: Terrain-Aware Legged Locomotion using Reinforcement Learning and Optimal Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03094v1
• Date: Sat, 5 Dec 2020 18:30:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-22 11:59:27.541780
• Title: RLOC: Terrain-Aware Legged Locomotion using Reinforcement Learning and Optimal Control
• Title（参考訳）: RLOC:強化学習と最適制御を用いた地形認識型脚移動
• Authors: Siddhant Gangapurwala, Mathieu Geisert, Romeo Orsolino, Maurice Fallon and Ioannis Havoutis
• Abstract要約: 四元計画と制御のためのモデルベースとデータ駆動の統一的アプローチを提案する。 センサ情報と所望のベース速度コマンドを、強化学習ポリシーを用いて足踏み計画にマッピングする。 我々は、複雑な四足歩行システムであるANYmal Bの枠組みを訓練し、再訓練を必要とせず、より大きく重いロボットであるANYmal Cへの移動性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.669503016190925
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We present a unified model-based and data-driven approach for quadrupedal planning and control to achieve dynamic locomotion over uneven terrain. We utilize on-board proprioceptive and exteroceptive feedback to map sensory information and desired base velocity commands into footstep plans using a reinforcement learning (RL) policy trained in simulation over a wide range of procedurally generated terrains. When ran online, the system tracks the generated footstep plans using a model-based controller. We evaluate the robustness of our method over a wide variety of complex terrains. It exhibits behaviors which prioritize stability over aggressive locomotion. Additionally, we introduce two ancillary RL policies for corrective whole-body motion tracking and recovery control. These policies account for changes in physical parameters and external perturbations. We train and evaluate our framework on a complex quadrupedal system, ANYmal version B, and demonstrate transferability to a larger and heavier robot, ANYmal C, without requiring retraining.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,不均一な地形上での動的移動を実現するために,四面体計画と制御のためのモデルベースとデータ駆動の統一アプローチを提案する。 本研究は,広範囲の手続き的に発生する地形のシミュレーションで訓練された強化学習(RL)ポリシーを用いて,センサ情報と所望のベースベロシティコマンドを足踏み計画にマッピングする。 オンラインで実行されると、システムはモデルベースのコントローラを使って生成されたステッププランを追跡する。 我々は,様々な複雑な地形におけるロバスト性を評価する。 攻撃的な移動よりも安定性を優先する行動を示す。 さらに,全身運動追跡と回復制御のための2つの補助的RLポリシーを導入する。 これらのポリシーは、物理的パラメータと外部摂動の変化を規定している。 我々は,複雑な四足歩行システムであるanymalバージョンb上でフレームワークを訓練し,評価し,再訓練を必要とせず,より大型で重いanymal cへの移動性を示す。

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