論文の概要: Robust and Versatile Bipedal Jumping Control through Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09450v2
• Date: Thu, 1 Jun 2023 03:03:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-03 00:13:57.992507
• Title: Robust and Versatile Bipedal Jumping Control through Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習によるロバスト二足跳躍制御
• Authors: Zhongyu Li, Xue Bin Peng, Pieter Abbeel, Sergey Levine, Glen Berseth, Koushil Sreenath
• Abstract要約: この研究は、トルク制御された二足歩行ロボットが実世界で頑丈で多目的なダイナミックジャンプを行えるようにすることで、二足歩行ロボットの機敏さの限界を推し進めることを目的としている。 本稿では,ロボットが様々な場所や方向へジャンプするなど,さまざまなジャンプタスクを達成するための強化学習フレームワークを提案する。 我々は,ロボットの長期入出力(I/O)履歴を符号化し,短期I/O履歴への直接アクセスを可能にする新しいポリシー構造を開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 141.56016556936865
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work aims to push the limits of agility for bipedal robots by enabling a torque-controlled bipedal robot to perform robust and versatile dynamic jumps in the real world. We present a reinforcement learning framework for training a robot to accomplish a large variety of jumping tasks, such as jumping to different locations and directions. To improve performance on these challenging tasks, we develop a new policy structure that encodes the robot's long-term input/output (I/O) history while also providing direct access to a short-term I/O history. In order to train a versatile jumping policy, we utilize a multi-stage training scheme that includes different training stages for different objectives. After multi-stage training, the policy can be directly transferred to a real bipedal Cassie robot. Training on different tasks and exploring more diverse scenarios lead to highly robust policies that can exploit the diverse set of learned maneuvers to recover from perturbations or poor landings during real-world deployment. Such robustness in the proposed policy enables Cassie to succeed in completing a variety of challenging jump tasks in the real world, such as standing long jumps, jumping onto elevated platforms, and multi-axes jumps.
• Abstract（参考訳）: この研究は、トルク制御二足歩行ロボットが現実世界でロバストで多用途な動的ジャンプを行えるようにすることで、二足歩行ロボットのアジリティの限界を押し上げることを目的としている。 本稿では,ロボットが様々な場所や方向へジャンプするなど,さまざまなジャンプタスクを達成するための強化学習フレームワークを提案する。 そこで我々は,ロボットの長期入出力(I/O)履歴を符号化し,短期I/O履歴への直接アクセスを提供する新しいポリシー構造を開発した。 多様なジャンプポリシーを訓練するために,異なる目的のために異なるトレーニング段階を含む多段階のトレーニングスキームを利用する。 マルチステージトレーニングの後、ポリシーは本物の2足歩行のカシーロボットに直接転送できる。 さまざまなタスクのトレーニングと、より多様なシナリオの探索は、現実世界の展開中に摂動や低着陸から回復するために、多種多様な学習操作を活用できる非常に堅牢なポリシーにつながる。 提案されたポリシーのロバスト性により、カッシーは長いジャンプ、高架プラットフォームへのジャンプ、マルチアックスジャンプなど、現実世界での様々な挑戦的なジャンプタスクを完了することができる。

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