論文の概要: GenLoco: Generalized Locomotion Controllers for Quadrupedal Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05309v1
• Date: Mon, 12 Sep 2022 15:14:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-13 14:21:00.478839
• Title: GenLoco: Generalized Locomotion Controllers for Quadrupedal Robots
• Title（参考訳）: GenLoco:四足歩行ロボットのための汎用ロコモーションコントローラ
• Authors: Gilbert Feng, Hongbo Zhang, Zhongyu Li, Xue Bin Peng, Bhuvan Basireddy, Linzhu Yue, Zhitao Song, Lizhi Yang, Yunhui Liu, Koushil Sreenath, Sergey Levine
• Abstract要約: 四足歩行ロボットのための汎用ロコモーション(GenLoco)コントローラを訓練するためのフレームワークを提案する。 本フレームワークは,多種多様な四足歩行ロボットに展開可能な汎用ロコモーションコントローラを合成する。 我々のモデルは、より一般的な制御戦略を取得し、新しいシミュレーションロボットや実世界のロボットに直接移行できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.32145104894754
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent years have seen a surge in commercially-available and affordable quadrupedal robots, with many of these platforms being actively used in research and industry. As the availability of legged robots grows, so does the need for controllers that enable these robots to perform useful skills. However, most learning-based frameworks for controller development focus on training robot-specific controllers, a process that needs to be repeated for every new robot. In this work, we introduce a framework for training generalized locomotion (GenLoco) controllers for quadrupedal robots. Our framework synthesizes general-purpose locomotion controllers that can be deployed on a large variety of quadrupedal robots with similar morphologies. We present a simple but effective morphology randomization method that procedurally generates a diverse set of simulated robots for training. We show that by training a controller on this large set of simulated robots, our models acquire more general control strategies that can be directly transferred to novel simulated and real-world robots with diverse morphologies, which were not observed during training.
• Abstract（参考訳）: 近年、市販で手頃な価格の四足ロボットが急増し、これらのプラットフォームの多くは研究や産業で積極的に使われている。 脚のあるロボットが使えるようになると、これらのロボットが有用なスキルを発揮できるコントローラーも必要になる。 しかし、コントローラー開発のための学習ベースのフレームワークの多くは、ロボット固有のコントローラーを訓練することに焦点を当てている。 本研究では,四足歩行ロボットのための汎用ロコモーション(GenLoco)コントローラのトレーニングフレームワークを提案する。 本フレームワークは,多種多様な四足歩行ロボットに同様の形態で展開可能な汎用ロコモーションコントローラを合成する。 本稿では,訓練用シミュレーションロボット群を手続き的に生成する,単純かつ効果的な形態素ランダム化手法を提案する。 我々のモデルは、この大規模なシミュレーションロボットのコントローラーを訓練することにより、トレーニング中に観察されなかった様々な形態を持つ新しいシミュレーションロボットに直接転送できる、より一般的な制御戦略を取得する。

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