論文の概要: Learning Bipedal Walking for Humanoids with Current Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.03724v2
• Date: Mon, 7 Aug 2023 05:52:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-08-08 23:49:20.346573
• Title: Learning Bipedal Walking for Humanoids with Current Feedback
• Title（参考訳）: 電流フィードバックによるヒューマノイドの2足歩行学習
• Abstract要約: アクチュエータレベルでの不正確なトルクトラッキングから生じるヒューマノイドロボットのシム2リアルギャップ問題を克服するためのアプローチを提案する。 提案手法は、実際のHRP-5Pヒューマノイドロボットに展開して二足歩行を実現するシミュレーションにおいて、一貫したエンドツーエンドのポリシーをトレーニングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.429166905724048
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in deep reinforcement learning (RL) based techniques combined with training in simulation have offered a new approach to developing robust controllers for legged robots. However, the application of such approaches to real hardware has largely been limited to quadrupedal robots with direct-drive actuators and light-weight bipedal robots with low gear-ratio transmission systems. Application to real, life-sized humanoid robots has been less common arguably due to a large sim2real gap. In this paper, we present an approach for effectively overcoming the sim2real gap issue for humanoid robots arising from inaccurate torque-tracking at the actuator level. Our key idea is to utilize the current feedback from the actuators on the real robot, after training the policy in a simulation environment artificially degraded with poor torque-tracking. Our approach successfully trains a unified, end-to-end policy in simulation that can be deployed on a real HRP-5P humanoid robot to achieve bipedal locomotion. Through ablations, we also show that a feedforward policy architecture combined with targeted dynamics randomization is sufficient for zero-shot sim2real success, thus eliminating the need for computationally expensive, memory-based network architectures. Finally, we validate the robustness of the proposed RL policy by comparing its performance against a conventional model-based controller for walking on uneven terrain with the real robot.
• Abstract（参考訳）: 深層強化学習(rl)技術とシミュレーションのトレーニングを組み合わせた最近の進歩は、脚付きロボットのためのロバストなコントローラの開発に新たなアプローチを提供した。 しかし、実際のハードウェアへのそのようなアプローチの適用は、直接駆動アクチュエータを備えた四足歩行ロボットと低速変速装置を備えた軽量二足歩行ロボットに限られている。 実物大のヒューマノイドロボットへの応用は、大きなsim2realのギャップのため、明らかに一般的ではない。 本稿では,アクチュエータレベルでの不正確なトルク追跡から発生するヒューマノイドロボットのsim2現実的ギャップ問題を効果的に克服する手法を提案する。 本研究の目的は, 実ロボットのアクチュエータからの電流フィードバックを, トルク追跡の貧弱さで人工的に劣化したシミュレーション環境において活用することである。 提案手法は、実際のHRP-5Pヒューマノイドロボットに展開して二足歩行を実現するシミュレーションにおいて、一貫したエンドツーエンドのポリシーをトレーニングする。 また,目的とする動的ランダム化とフィードフォワードポリシアーキテクチャを組み合わせることで,ゼロショットのシム2リアルな成功を達成でき,計算コストのかかるメモリベースのネットワークアーキテクチャの必要性を排除できることを示す。 最後に,提案するrlポリシのロバスト性を検証するために,従来の不均一な地形を歩くためのモデルベースコントローラと実際のロボットとの比較を行った。

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