論文の概要: Visual CPG-RL: Learning Central Pattern Generators for Visually-Guided Quadruped Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14400v1
• Date: Thu, 29 Dec 2022 18:14:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-02 16:13:49.463408
• Title: Visual CPG-RL: Learning Central Pattern Generators for Visually-Guided Quadruped Navigation
• Title（参考訳）: visual cpg-rl: 視覚誘導四足ナビゲーションのための学習中心パターン生成器
• Authors: Guillaume Bellegarda, Auke Ijspeert
• Abstract要約: 本稿では,集中型パターン生成器(CPG)を深層強化学習(DRL)フレームワークに統合することにより,四重化ナビゲーションを学習するためのフレームワークを提案する。 メモリ対応ポリシ表現と明示的インターオシレータ結合の両方が,ナビゲーションタスクにおけるsim-to-real転送の成功に有用であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.56877715768796
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present a framework for learning quadruped navigation by integrating central pattern generators (CPGs), i.e. systems of coupled oscillators, into the deep reinforcement learning (DRL) framework. Through both exteroceptive and proprioceptive sensing, the agent learns to modulate the intrinsic oscillator setpoints (amplitude and frequency) and coordinate rhythmic behavior among different oscillators to track velocity commands while avoiding collisions with the environment. We compare different neural network architectures (i.e. memory-free and memory-enabled) which learn implicit interoscillator couplings, as well as varying the strength of the explicit coupling weights in the oscillator dynamics equations. We train our policies in simulation and perform a sim-to-real transfer to the Unitree Go1 quadruped, where we observe robust navigation in a variety of scenarios. Our results show that both memory-enabled policy representations and explicit interoscillator couplings are beneficial for a successful sim-to-real transfer for navigation tasks. Video results can be found at https://youtu.be/O_LX1oLZOe0.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,集中型パターン生成器(CPG),すなわち結合振動子の系を深層強化学習(DRL)フレームワークに統合することにより,四重化ナビゲーションを学習するためのフレームワークを提案する。 内在性発振器セットポイント(振幅と周波数)を調節し、異なる発振器間のリズム挙動を調整し、環境との衝突を避けながら速度指令を追跡する。 我々は、暗黙の相互振動子結合を学習する異なるニューラルネットワークアーキテクチャ(メモリフリーとメモリ対応)を比較し、振動子力学方程式における明示的な結合重みの強さを変化させる。 私たちは、シミュレーションでポリシーをトレーニングし、unitree go1 quadrupedにsim-to-real転送を行い、さまざまなシナリオで堅牢なナビゲーションを観察します。 その結果、メモリ対応のポリシー表現と明示的なoscillator結合は、ナビゲーションタスクのsim-to-real転送の成功に有用であることが示された。 ビデオの結果はhttps://youtu.be/o_lx1olzoe0で見ることができる。

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