論文の概要: Real-World Humanoid Locomotion with Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.03381v2
• Date: Thu, 14 Dec 2023 16:11:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-16 05:04:41.877021
• Title: Real-World Humanoid Locomotion with Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習による実世界ヒューマノイド移動
• Authors: Ilija Radosavovic, Tete Xiao, Bike Zhang, Trevor Darrell, Jitendra Malik, Koushil Sreenath
• Abstract要約: 実世界におけるヒューマノイド移動に対する完全学習型アプローチを提案する。 コントローラーは様々な屋外の地形の上を歩けるし、外乱に対して頑丈で、状況に応じて適応できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.85934954371099
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Humanoid robots that can autonomously operate in diverse environments have the potential to help address labour shortages in factories, assist elderly at homes, and colonize new planets. While classical controllers for humanoid robots have shown impressive results in a number of settings, they are challenging to generalize and adapt to new environments. Here, we present a fully learning-based approach for real-world humanoid locomotion. Our controller is a causal transformer that takes the history of proprioceptive observations and actions as input and predicts the next action. We hypothesize that the observation-action history contains useful information about the world that a powerful transformer model can use to adapt its behavior in-context, without updating its weights. We train our model with large-scale model-free reinforcement learning on an ensemble of randomized environments in simulation and deploy it to the real world zero-shot. Our controller can walk over various outdoor terrains, is robust to external disturbances, and can adapt in context.
• Abstract（参考訳）: 多様な環境で自律的に操作できるヒューマノイドロボットは、工場の労働不足に対処し、高齢者を家庭で支援し、新しい惑星を植民地化する可能性を持っている。 ヒューマノイドロボットの古典的なコントローラーは、多くの設定で印象的な結果を示しているが、新しい環境への一般化と適応は困難である。 そこで本研究では,実世界のヒューマノイド移動に対する完全学習型アプローチを提案する。 我々のコントローラは、先天的な観察と行動の履歴を入力とし、次のアクションを予測する因果変換器である。 我々は、観測行動履歴には、強力なトランスフォーマーモデルが、重みを更新せずに、コンテキスト内の動作に適応できる世界に関する有用な情報が含まれていると仮定する。 我々は,シミュレーションにおけるランダムな環境のアンサンブルをモデルレス大規模強化学習で学習し,実世界のゼロショットに展開する。 我々のコントローラーは様々な屋外の地形を歩けるし、外乱に対して頑丈で、状況に応じて適応できる。

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