論文の概要: Towards Hexapod Gait Adaptation using Enumerative Encoding of Gaits: Gradient-Free Heuristics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00486v1
• Date: Thu, 1 Sep 2022 14:15:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-02 13:32:54.837546
• Title: Towards Hexapod Gait Adaptation using Enumerative Encoding of Gaits: Gradient-Free Heuristics
• Title（参考訳）: 歩行の列挙符号化による六足歩行適応に向けて:勾配自由ヒューリスティックス
• Authors: Victor Parque
• Abstract要約: 足関節不全の病態の早期回復を目的としたヘキサポッド歩行の列挙的(要素的)符号化の性能フロンティアについて検討した。 所望の移動指令への偏差を最小限に抑えることが可能な回復歩留まり戦略をいくつかの評価で表すことが可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The quest for the efficient adaptation of multilegged robotic systems to changing conditions is expected to render new insights into robotic control and locomotion. In this paper, we study the performance frontiers of the enumerative (factorial) encoding of hexapod gaits for fast recovery to conditions of leg failures. Our computational studies using five nature-inspired gradient-free optimization heuristics have shown that it is possible to render feasible recovery gait strategies that achieve minimal deviation to desired locomotion directives with a few evaluations (trials). For instance, it is possible to generate viable recovery gait strategies reaching 2.5 cm. (10 cm.) deviation on average with respect to a commanded direction with 40 - 60 (20) evaluations/trials. Our results are the potential to enable efficient adaptation to new conditions and to explore further the canonical representations for adaptation in robotic locomotion problems.
• Abstract（参考訳）: 多脚ロボットシステムの状況変化への効率的な適応を求める試みは、ロボットの制御と移動に新たな洞察をもたらすことが期待されている。 本稿では,六脚歩行の数値的(因子的)エンコーディングによる脚障害の早期回復に向けたパフォーマンスのフロンティアについて検討する。 5つの自然にインスパイアされた勾配なし最適化ヒューリスティックを用いた計算研究により、いくつかの評価(trials)により、所望のロコモーションディレクティブに対する最小の偏差を達成する、実現可能なリカバリの歩行戦略を作成できることが示されている。 例えば、2.5cmに達する回復歩行戦略を生成することが可能である。 (10cm) 指示方向に対する平均偏差が40～60(20) 評価/審理値であった。 その結果,新しい条件への効率的な適応が可能となり,ロボットロコモーション問題における正準表現のさらなる探索が可能となった。

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