論文の概要: Learning Bipedal Robot Locomotion from Human Movement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.12277v1
• Date: Wed, 26 May 2021 00:49:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-27 13:37:39.153654
• Title: Learning Bipedal Robot Locomotion from Human Movement
• Title（参考訳）: 人間の動きから二足歩行を学習する
• Authors: Michael Taylor, Sergey Bashkirov, Javier Fernandez Rico, Ike Toriyama, Naoyuki Miyada, Hideki Yanagisawa, Kensaku Ishizuka
• Abstract要約: 本研究では、実世界の二足歩行ロボットに、モーションキャプチャーデータから直接の動きを教えるための強化学習に基づく手法を提案する。 本手法は,シミュレーション環境下でのトレーニングから,物理ロボット上での実行へシームレスに移行する。 本研究では,ダイナミックウォークサイクルから複雑なバランスや手振りに至るまでの動作を内製したヒューマノイドロボットについて実演する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.791553652441325
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Teaching an anthropomorphic robot from human example offers the opportunity to impart humanlike qualities on its movement. In this work we present a reinforcement learning based method for teaching a real world bipedal robot to perform movements directly from human motion capture data. Our method seamlessly transitions from training in a simulation environment to executing on a physical robot without requiring any real world training iterations or offline steps. To overcome the disparity in joint configurations between the robot and the motion capture actor, our method incorporates motion re-targeting into the training process. Domain randomization techniques are used to compensate for the differences between the simulated and physical systems. We demonstrate our method on an internally developed humanoid robot with movements ranging from a dynamic walk cycle to complex balancing and waving. Our controller preserves the style imparted by the motion capture data and exhibits graceful failure modes resulting in safe operation for the robot. This work was performed for research purposes only.
• Abstract（参考訳）: 人間的な例から人型ロボットを教えることは、その運動に人間のような性質を与える機会を与える。 本研究では,実世界2足歩行ロボットに人間のモーションキャプチャデータから直接動作を指示する強化学習に基づく手法を提案する。 シミュレーション環境でのトレーニングから,実世界のトレーニングイテレーションやオフラインステップを必要とせずに,物理的ロボット上での実行へとシームレスに移行する。 ロボットとモーションキャプチャーアクタのジョイント構成の相違を克服するため,本手法では運動再ターゲティングを訓練プロセスに組み込む。 ドメインランダム化技術は、シミュレーションシステムと物理システムの違いを補うために用いられる。 本研究では, 動的歩行サイクルから複雑なバランスや振れまで, 内部で開発したヒューマノイドロボットの動作を実演する。 コントローラは、モーションキャプチャーデータによって付与されたスタイルを保存し、ロボットに安全な操作をもたらす優れた障害モードを示す。 この研究は研究目的のみに行われた。

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