論文の概要: Deep Whole-Body Control: Learning a Unified Policy for Manipulation and Locomotion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10044v1
• Date: Tue, 18 Oct 2022 17:59:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-19 13:10:21.923527
• Title: Deep Whole-Body Control: Learning a Unified Policy for Manipulation and Locomotion
• Title（参考訳）: 深層体制御 : 操作と移動の統一政策を学ぶ
• Authors: Zipeng Fu, Xuxin Cheng, Deepak Pathak
• Abstract要約: 装着されたアームは、移動操作タスクへの脚付きロボットの適用性を著しく向上させることができる。 このような手足のマニピュレータのための標準的な階層制御パイプラインは、コントローラを操作と移動のものと分離することである。 我々は、強化学習を用いて、足のマニピュレータの全身制御のための統一的なポリシーを学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.35885216505385
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: An attached arm can significantly increase the applicability of legged robots to several mobile manipulation tasks that are not possible for the wheeled or tracked counterparts. The standard hierarchical control pipeline for such legged manipulators is to decouple the controller into that of manipulation and locomotion. However, this is ineffective. It requires immense engineering to support coordination between the arm and legs, and error can propagate across modules causing non-smooth unnatural motions. It is also biological implausible given evidence for strong motor synergies across limbs. In this work, we propose to learn a unified policy for whole-body control of a legged manipulator using reinforcement learning. We propose Regularized Online Adaptation to bridge the Sim2Real gap for high-DoF control, and Advantage Mixing exploiting the causal dependency in the action space to overcome local minima during training the whole-body system. We also present a simple design for a low-cost legged manipulator, and find that our unified policy can demonstrate dynamic and agile behaviors across several task setups. Videos are at https://maniploco.github.io
• Abstract（参考訳）: 装着されたアームは、車輪付きまたは追跡済みのロボットには不可能であるいくつかの移動操作タスクに脚付きロボットの適用性を大幅に向上させることができる。 このような脚付きマニピュレータの標準的な階層制御パイプラインは、コントローラを操作とロコモーションのものに分離する。 しかし、これは効果がない。 腕と脚の調整をサポートするために膨大なエンジニアリングが必要であり、エラーは不自然な動きを引き起こすモジュールをまたいで伝播する。 また、四肢間の強い運動シナジーの証拠が与えられれば、生物学的には不可能である。 本研究では,強化学習を用いて脚部マニピュレータの全身制御のための統一的な方針を学ぶことを提案する。 我々は,高DoF制御のためのSim2Realギャップを橋渡しする正規化オンライン適応法と,身体システム全体のトレーニング中に局所的なミニマを克服するために,アクション空間における因果依存性を利用したアドバンテージ・ミキシングを提案する。 また、低コストの脚型マニピュレータのためのシンプルな設計を示し、我々の統一ポリシーがいくつかのタスク設定で動的かつアジャイルな振る舞いを実証できることを見出します。 ビデオはhttps://maniploco.github.ioにある。

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