Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning Control Policies for Imitating Human Gaits

論文の概要: Learning Control Policies for Imitating Human Gaits

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.15273v1
Date: Sat, 15 May 2021 16:33:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-31 01:59:53.846355
Title: Learning Control Policies for Imitating Human Gaits
Title（参考訳）: 人的利害軽減のための学習制御政策
Authors: Utkarsh A. Mishra
Abstract要約: 人間はウォーキング、ランニング、ジャンプといった運動を最も効率的な方法で行っており、このプロジェクトの動機の源となっている。骨格と筋骨格の人間モデルは,矢状面の運動に対して考慮された。モデルフリー強化学習アルゴリズムは、逆ダイナミクス制御動作の最適化に用いられた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.28438857884398
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: The work presented in this report introduces a framework aimed towards learning to imitate human gaits. Humans exhibit movements like walking, running, and jumping in the most efficient manner, which served as the source of motivation for this project. Skeletal and Musculoskeletal human models were considered for motions in the sagittal plane, and results from both were compared exhaustively. While skeletal models are driven with motor actuation, musculoskeletal models perform through muscle-tendon actuation. Model-free reinforcement learning algorithms were used to optimize inverse dynamics control actions to satisfy the objective of imitating a reference motion along with secondary objectives of minimizing effort in terms of power spent by motors and metabolic energy consumed by the muscles. On the one hand, the control actions for the motor actuated model is the target joint angles converted into joint torques through a Proportional-Differential controller. While on the other hand, the control actions for the muscle-tendon actuated model is the muscle excitations converted implicitly to muscle activations and then to muscle forces which apply moments on joints. Muscle-tendon actuated models were found to have superiority over motor actuation as they are inherently smooth due to muscle activation dynamics and don't need any external regularizers. Finally, a strategy that was used to obtain an optimal configuration of the significant decision variables in the framework was discussed. All the results and analysis are presented in an illustrative, qualitative, and quantitative manner. Supporting video links are provided in the Appendix.
Abstract（参考訳）: 本稿では,人間の歩行を模倣する学習を目的としたフレームワークを提案する。人間は、歩行、ランニング、ジャンプといった運動を最も効率的な方法で示し、このプロジェクトのモチベーションの源となっている。骨格モデルと筋骨格モデルでは,矢状面の運動が考慮され,両者の結果は総じて比較された。骨格モデルは運動運動によって駆動されるが、筋骨格モデルは筋腱運動によって機能する。モデルフリー強化学習アルゴリズムは、運動量と筋肉が消費する代謝エネルギーを最小化する第二の目的とともに、参照運動を模倣する目的を満たすために、逆ダイナミクス制御アクションを最適化するために用いられた。一方、モータ駆動モデルの制御動作は、比例ディファレンシャルコントローラを介して、目標関節角をジョイントトルクに変換するものである。一方、筋腱作動モデルの制御作用は、筋肉の活性化に暗黙的に変換され、関節にモーメントを適用する筋力に変換される。筋腱アクチベーションモデルでは、筋活性化のダイナミクスにより本質的に滑らかであり、外部レギュレータを必要としないため、運動アクチベーションよりも優れていることが判明した。最後に、フレームワークにおける重要な決定変数の最適な構成を得るために使用された戦略について論じた。すべての結果と分析は、説明的、質的、定量的な方法で示されます。ビデオリンクのサポートはAppendixで提供されている。

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