論文の概要: Learning to Jump from Pixels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.15344v1
• Date: Thu, 28 Oct 2021 17:53:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-02 01:31:43.342201
• Title: Learning to Jump from Pixels
• Title（参考訳）: Pixelからジャンプすることを学ぶ
• Authors: Gabriel B. Margolis, Tao Chen, Kartik Paigwar, Xiang Fu, Donghyun Kim, Sangbae Kim, Pulkit Agrawal
• Abstract要約: 我々は、高度にアジャイルな視覚的誘導行動の合成法であるDepth-based Impulse Control (DIC)を提案する。 DICは、モデルフリー学習の柔軟性を提供するが、地面反応力の明示的なモデルベース最適化により、振る舞いを規則化する。 提案手法をシミュレーションと実世界の両方で評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.17535989519855
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Today's robotic quadruped systems can robustly walk over a diverse range of rough but continuous terrains, where the terrain elevation varies gradually. Locomotion on discontinuous terrains, such as those with gaps or obstacles, presents a complementary set of challenges. In discontinuous settings, it becomes necessary to plan ahead using visual inputs and to execute agile behaviors beyond robust walking, such as jumps. Such dynamic motion results in significant motion of onboard sensors, which introduces a new set of challenges for real-time visual processing. The requirement for agility and terrain awareness in this setting reinforces the need for robust control. We present Depth-based Impulse Control (DIC), a method for synthesizing highly agile visually-guided locomotion behaviors. DIC affords the flexibility of model-free learning but regularizes behavior through explicit model-based optimization of ground reaction forces. We evaluate the proposed method both in simulation and in the real world.
• Abstract（参考訳）: 今日のロボット四足歩行システムは、地形の標高が徐々に変化する様々な荒地でも連続した地形をロバストに歩くことができる。 隙間や障害物などの不連続な地形での移動は、相補的な課題の集合を示す。 不連続な環境では、視覚的な入力を使用して計画し、ジャンプのような堅牢な歩行を超えたアジャイルの振る舞いを実行する必要がある。 このようなダイナミックな動きは搭載センサーの大きな動きをもたらし、リアルタイムの視覚処理に新たな課題をもたらす。 この環境でのアジリティと地形認識の必要性は、堅牢なコントロールの必要性を補強します。 本研究では,高度にアジャイルな視覚誘導ロコモーション動作を合成する奥行きベースインパルス制御(dic)を提案する。 dicはモデルフリー学習の柔軟性を与えるが、反応力の明示的なモデルに基づく最適化によって振る舞いを規則化する。 提案手法をシミュレーションと実世界の両方で評価する。

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