論文の概要: RMA: Rapid Motor Adaptation for Legged Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.04034v1
• Date: Thu, 8 Jul 2021 17:59:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-09 13:49:27.207297
• Title: RMA: Rapid Motor Adaptation for Legged Robots
• Title（参考訳）: RMA:ラジコンロボットの高速モータ適応
• Authors: Ashish Kumar, Zipeng Fu, Deepak Pathak, Jitendra Malik
• Abstract要約: 本稿では,四足歩行ロボットにおけるリアルタイムオンライン適応の課題を解決するために,ラピッドモータ適応(RMA)アルゴリズムを提案する。 RMAは、参照軌跡や事前に定義された足跡生成器のようなドメイン知識を使わずに、完全にシミュレーションで訓練される。 我々は、生物エネルギーにインスパイアされた報酬を用いて様々な地形発生装置でRMAを訓練し、様々な困難な地形に展開する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.61319876928009
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Successful real-world deployment of legged robots would require them to adapt in real-time to unseen scenarios like changing terrains, changing payloads, wear and tear. This paper presents Rapid Motor Adaptation (RMA) algorithm to solve this problem of real-time online adaptation in quadruped robots. RMA consists of two components: a base policy and an adaptation module. The combination of these components enables the robot to adapt to novel situations in fractions of a second. RMA is trained completely in simulation without using any domain knowledge like reference trajectories or predefined foot trajectory generators and is deployed on the A1 robot without any fine-tuning. We train RMA on a varied terrain generator using bioenergetics-inspired rewards and deploy it on a variety of difficult terrains including rocky, slippery, deformable surfaces in environments with grass, long vegetation, concrete, pebbles, stairs, sand, etc. RMA shows state-of-the-art performance across diverse real-world as well as simulation experiments. Video results at https://ashish-kmr.github.io/rma-legged-robots/
• Abstract（参考訳）: 実世界のロボットの展開に成功すれば、地形の変更、ペイロードの変更、摩耗、ひび割れといった、目に見えないシナリオにリアルタイムで適応する必要がある。 本稿では,四足歩行ロボットにおけるリアルタイムオンライン適応の課題を解決するために,RMAアルゴリズムを提案する。 RMAは基本ポリシーと適応モジュールの2つのコンポーネントから構成される。 これらの部品の組み合わせにより、ロボットは1秒の分数で新しい状況に適応できる。 RMAは、参照軌跡や事前に定義された足跡発生器のようなドメイン知識を使わずに、完全にシミュレーションで訓練され、微調整なしでA1ロボットに展開される。 バイオエネルギクスに触発された報奨を用いてrmaを多種多様な地形発生器に訓練し, 草原, 長植生, コンクリート, 小石, 階段, 砂などの環境において, 岩盤, すべり, 変形可能な表面上に配置した。 RMAは、様々な現実世界にわたる最先端のパフォーマンスとシミュレーション実験を示す。 https://ashish-kmr.github.io/rma-legged-robots/

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