論文の概要: Learning to Brachiate via Simplified Model Imitation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03943v1
• Date: Sun, 8 May 2022 19:44:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-10 18:10:13.219671
• Title: Learning to Brachiate via Simplified Model Imitation
• Title（参考訳）: 簡易モデル模倣によるブラキエートへの学習
• Authors: Daniele Reda and Hung Yu Ling and Michiel van de Panne
• Abstract要約: 腕章は、ギボンやシアマングの主要な移動形態である。 本稿では,この問題に対する強化学習を用いた新しいアプローチを提案し,指のない14リンク平面モデルで実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.45741521008321
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Brachiation is the primary form of locomotion for gibbons and siamangs, in which these primates swing from tree limb to tree limb using only their arms. It is challenging to control because of the limited control authority, the required advance planning, and the precision of the required grasps. We present a novel approach to this problem using reinforcement learning, and as demonstrated on a finger-less 14-link planar model that learns to brachiate across challenging handhold sequences. Key to our method is the use of a simplified model, a point mass with a virtual arm, for which we first learn a policy that can brachiate across handhold sequences with a prescribed order. This facilitates the learning of the policy for the full model, for which it provides guidance by providing an overall center-of-mass trajectory to imitate, as well as for the timing of the holds. Lastly, the simplified model can also readily be used for planning suitable sequences of handholds in a given environment. Our results demonstrate brachiation motions with a variety of durations for the flight and hold phases, as well as emergent extra back-and-forth swings when this proves useful. The system is evaluated with a variety of ablations. The method enables future work towards more general 3D brachiation, as well as using simplified model imitation in other settings.
• Abstract（参考訳）: ブラキエーションはギボンズやシャマングの移動の主要な形態であり、これらの霊長類は腕だけを使って木の手足から木の手足へと揺れる。 制御権限の制限、必要な事前計画、必要な把握の正確さのため、制御は困難である。 本稿では,この問題に対する強化学習を用いた新しいアプローチを提案するとともに,指のない14リンク平面モデルを用いて,難易度のあるハンドホールドシーケンスのブラキレートを学習する。 提案手法の鍵となるのは,仮想アームを用いた簡易モデルである点質量を用いて,ハンドホールド列を所定の順序で分岐可能なポリシをまず学習することである。 これにより、完全なモデルに対するポリシーの学習が容易になり、それは、全体の質量の軌跡を模倣すると同時に、保持のタイミングも提供することでガイダンスを提供する。 最後に、単純化されたモデルは、与えられた環境で適切なハンドホールドのシーケンスを計画するのにも容易に使用できる。 以上の結果から, 飛行と保持の期間が多岐にわたるブラキエーション動作と, 有効性が証明された場合の創発的なバック・アンド・フォアスイングが示される。 システムは様々なアブレーションで評価される。 この方法は、より一般的な3dブラキエーションへの将来の取り組みを可能にするとともに、他の設定で単純化されたモデル模倣を利用することができる。

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