論文の概要: Scaffolded Gait Learning of a Quadruped Robot with Bayesian Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.09961v1
• Date: Mon, 25 Jan 2021 08:58:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-16 06:13:11.469732
• Title: Scaffolded Gait Learning of a Quadruped Robot with Bayesian Optimization
• Title（参考訳）: ベイズ最適化による4足歩行ロボットの足場歩行学習
• Authors: Keyan Zhai, Chu'an Li, Andre Rosendo
• Abstract要約: 緩やかに削減された支持は、一定高さでの支持よりも安定した歩行を創出できることが示される。 シミュレーションと現実のギャップはロボットに壊滅的な失敗をもたらす可能性があるが、提案手法は新たな行動を学ぶ際のスピードと安全性を組み合わせたものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5853886606819705
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: During learning trials, systems are exposed to different failure conditions which may break robotic parts before a safe behavior is discovered. Humans contour this problem by grounding their learning to a safer structure/control first and gradually increasing its difficulty. This paper presents the impact of a similar supports in the learning of a stable gait on a quadruped robot. Based on the psychological theory of instructional scaffolding, we provide different support settings to our robot, evaluated with strain gauges, and use Bayesian Optimization to conduct a parametric search towards a stable Raibert controller. We perform several experiments to measure the relation between constant supports and gradually reduced supports during gait learning, and our results show that a gradually reduced support is capable of creating a more stable gait than a support at a fixed height. Although gaps between simulation and reality can lead robots to catastrophic failures, our proposed method combines speed and safety when learning a new behavior.
• Abstract（参考訳）: 学習試験の間、システムは異なる障害条件に晒され、安全な行動が見つかる前にロボット部品を壊す可能性がある。 人間はこの問題を、学習をより安全な構造/制御に置き、その難しさを徐々に増すことで解決する。 本稿では,四足歩行ロボットに対する安定歩行学習における同様の支援の効果について述べる。 指導足場に関する心理学的理論に基づき,ロボットに異なる支援設定を提供し,ひずみゲージを用いて評価し,安定なraibertコントローラに対するパラメトリック探索を行うためにベイズ最適化を用いる。 歩行学習において一定支持と徐々に減少する支持の関係を計測するための実験を行い, 徐々に減少する支持は一定高さでの支持よりも安定な歩行を創出できることを示した。 シミュレーションと現実のギャップはロボットに壊滅的な失敗をもたらす可能性があるが、提案手法は新たな行動を学ぶ際のスピードと安全性を組み合わせたものである。

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