論文の概要: On the Emergence of Whole-body Strategies from Humanoid Robot Push-recovery Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.14534v1
• Date: Thu, 29 Apr 2021 17:49:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-30 13:06:20.259804
• Title: On the Emergence of Whole-body Strategies from Humanoid Robot Push-recovery Learning
• Title（参考訳）: ヒューマノイドロボットPush-Recovery Learningによる全身戦略の創発について
• Authors: Diego Ferigo, Raffaello Camoriano, Paolo Maria Viceconte, Daniele Calandriello, Silvio Traversaro, Lorenzo Rosasco and Daniele Pucci
• Abstract要約: シミュレーション環境における汎用的で堅牢なヒューマノイドプッシュリカバリポリシーのトレーニングに,モデルフリーな深層強化学習を適用する。 本手法は高次元全体ヒューマノイド制御を目標とし,iCubヒューマノイド上で検証を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.070068456106895
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Balancing and push-recovery are essential capabilities enabling humanoid robots to solve complex locomotion tasks. In this context, classical control systems tend to be based on simplified physical models and hard-coded strategies. Although successful in specific scenarios, this approach requires demanding tuning of parameters and switching logic between specifically-designed controllers for handling more general perturbations. We apply model-free Deep Reinforcement Learning for training a general and robust humanoid push-recovery policy in a simulation environment. Our method targets high-dimensional whole-body humanoid control and is validated on the iCub humanoid. Reward components incorporating expert knowledge on humanoid control enable fast learning of several robust behaviors by the same policy, spanning the entire body. We validate our method with extensive quantitative analyses in simulation, including out-of-sample tasks which demonstrate policy robustness and generalization, both key requirements towards real-world robot deployment.
• Abstract（参考訳）: バランスとプッシュリカバリは、ヒューマノイドロボットが複雑な移動タスクを解決できる重要な機能である。 この文脈では、古典的な制御システムは単純化された物理モデルとハードコード戦略に基づく傾向がある。 特定のシナリオで成功したとしても、このアプローチはパラメータのチューニングと、より一般的な摂動を扱うために特別に設計されたコントローラ間のロジックの切り替えを必要とする。 シミュレーション環境における汎用的で堅牢なヒューマノイドプッシュリカバリポリシーのトレーニングに,モデルフリーな深層強化学習を適用する。 本手法は高次元全体ヒューマノイド制御を目標とし,iCubヒューマノイド上で検証を行った。 ヒューマノイド制御に専門家の知識を組み込んだ報酬コンポーネントは、同じポリシーで複数の堅牢な行動を素早く学習し、全身にまたがる。 本手法は,実世界のロボット展開における重要な要件である,方針の堅牢性と一般化を示す複数のタスクを含む,シミュレーションの広範囲な定量的解析によって検証する。

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