論文の概要: Learning to Exploit Elastic Actuators for Quadruped Locomotion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07171v2
• Date: Mon, 27 Mar 2023 10:40:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 02:37:05.927713
• Title: Learning to Exploit Elastic Actuators for Quadruped Locomotion
• Title（参考訳）: 四足歩行のための弾性アクチュエータの爆発学習
• Authors: Antonin Raffin, Daniel Seidel, Jens Kober, Alin Albu-Sch\"affer, Jo\~ao Silv\'erio, Freek Stulp
• Abstract要約: 足の移動におけるスプリングベースのアクチュエータは、エネルギー効率と性能の向上を提供する。 従来の研究は、そのようなシステムに最適なコントローラを見つけるために、広範囲なモデリングとシミュレーションに重点を置いてきた。 実ロボットでモデルフリーのコントローラを直接学習することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.80802134366532
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spring-based actuators in legged locomotion provide energy-efficiency and improved performance, but increase the difficulty of controller design. While previous work has focused on extensive modeling and simulation to find optimal controllers for such systems, we propose to learn model-free controllers directly on the real robot. In our approach, gaits are first synthesized by central pattern generators (CPGs), whose parameters are optimized to quickly obtain an open-loop controller that achieves efficient locomotion. Then, to make this controller more robust and further improve the performance, we use reinforcement learning to close the loop, to learn corrective actions on top of the CPGs. We evaluate the proposed approach on the DLR elastic quadruped bert. Our results in learning trotting and pronking gaits show that exploitation of the spring actuator dynamics emerges naturally from optimizing for dynamic motions, yielding high-performing locomotion despite being model-free. The whole process takes no more than 1.5 hours on the real robot and results in natural-looking gaits.
• Abstract（参考訳）: 足の移動におけるスプリングベースのアクチュエータは、エネルギー効率と性能の向上を提供するが、コントローラ設計の難しさは増す。 これまでの研究は,このようなシステムの最適制御器を見つけるための広範なモデリングとシミュレーションに焦点を当ててきたが,実ロボット上でモデルフリーの制御器を直接学習することを提案する。 提案手法では,まず中央パターン生成器(CPG)を用いて歩行を合成し,パラメータを最適化し,効率的な移動を実現するオープンループ制御器を迅速に得る。 そして、このコントローラをより堅牢にし、性能をさらに向上させるために、強化学習を用いてループを閉じ、CPG上の修正動作を学習する。 dlr弾性四重項 bert について提案手法を評価した。 その結果,スプリングアクチュエータの動力学の活用が動的動作の最適化から自然に出現し,モデルフリーであるにもかかわらず高い運動能力が得られることがわかった。 このプロセス全体は、実際のロボットに1.5時間しかかからず、自然に見えます。

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