論文の概要: Learning multiple gaits of quadruped robot using hierarchical reinforcement learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.04741v1
• Date: Thu, 9 Dec 2021 07:45:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-10 15:26:55.471848
• Title: Learning multiple gaits of quadruped robot using hierarchical reinforcement learning
• Title（参考訳）: 階層強化学習を用いた四足歩行ロボットの複数歩行学習
• Authors: Yunho Kim, Bukun Son, and Dongjun Lee
• Abstract要約: 本研究では,速度コマンドを追従しながら複数の歩行を生成できる四足歩行ロボットの階層型制御器を提案する。 実験の結果,1) 特定の速度範囲に対する最適歩行の存在,2) 一つのポリシーからなる制御器と比較して階層的な制御器の効率性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.60618440185329
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There is a growing interest in learning a velocity command tracking controller of quadruped robot using reinforcement learning due to its robustness and scalability. However, a single policy, trained end-to-end, usually shows a single gait regardless of the command velocity. This could be a suboptimal solution considering the existence of optimal gait according to the velocity for quadruped animals. In this work, we propose a hierarchical controller for quadruped robot that could generate multiple gaits (i.e. pace, trot, bound) while tracking velocity command. Our controller is composed of two policies, each working as a central pattern generator and local feedback controller, and trained with hierarchical reinforcement learning. Experiment results show 1) the existence of optimal gait for specific velocity range 2) the efficiency of our hierarchical controller compared to a controller composed of a single policy, which usually shows a single gait. Codes are publicly available.
• Abstract（参考訳）: 頑丈さとスケーラビリティから強化学習を用いて,四足歩行ロボットの速度コマンドトラッキングコントローラの学習への関心が高まっている。 しかし、訓練されたエンドツーエンドの単一のポリシーは、通常はコマンドの速度に関係なく単一の歩数を示す。 これは、四足動物の速度に応じて最適な歩行が存在することを考慮すれば、亜最適解となるかもしれない。 本研究では,速度指令を追従しながら複数の歩数(ペース,トロット,バウンド)を生成できる四足歩行ロボットの階層型制御器を提案する。 我々のコントローラは2つのポリシーで構成されており、それぞれが中央パターン生成器と局所フィードバック制御器として機能し、階層的強化学習で訓練されている。 実験の結果 1)特定速度範囲における最適歩行の存在 2) 階層型コントローラの効率は, 1 つのポリシーからなるコントローラと比較すると, 通常は1 つの歩行を示す。 コードは公開されている。

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