論文の概要: Learning Robust, Agile, Natural Legged Locomotion Skills in the Wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10888v3
• Date: Fri, 6 Oct 2023 14:17:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 13:25:24.011450
• Title: Learning Robust, Agile, Natural Legged Locomotion Skills in the Wild
• Title（参考訳）: 野生でのロバストでアジャイルで自然な足の歩行スキルを学ぶ
• Authors: Yikai Wang, Zheyuan Jiang, Jianyu Chen
• Abstract要約: 我々は、挑戦的な地形上で頑丈で、アジャイルで、自然な足の運動スキルを学ぶための新しいフレームワークを提案する。 四足歩行ロボットのシミュレーションと実世界における実証実験の結果,提案アルゴリズムは難易度の高い地形を頑健に横断できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.336553501547282
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, reinforcement learning has become a promising and polular solution for robot legged locomotion. Compared to model-based control, reinforcement learning based controllers can achieve better robustness against uncertainties of environments through sim-to-real learning. However, the corresponding learned gaits are in general overly conservative and unatural. In this paper, we propose a new framework for learning robust, agile and natural legged locomotion skills over challenging terrain. We incorporate an adversarial training branch based on real animal locomotion data upon a teacher-student training pipeline for robust sim-to-real transfer. Empirical results on both simulation and real world of a quadruped robot demonstrate that our proposed algorithm enables robustly traversing challenging terrains such as stairs, rocky ground and slippery floor with only proprioceptive perception. Meanwhile, the gaits are more agile, natural, and energy efficient compared to the baselines. Both qualitative and quantitative results are presented in this paper.
• Abstract（参考訳）: 近年,強化学習はロボット脚歩行にとって有望で多目的なソリューションとなっている。 モデルベースの制御と比較して、強化学習ベースのコントローラは、simから実環境への学習を通じて、環境の不確実性に対するロバスト性が向上する。 しかし、学習の歩みは概して保守的で不自然なものである。 本稿では,挑戦的な地形上での頑健で,アジャイルで,自然な足の歩行スキルを学習するための新しいフレームワークを提案する。 実動物移動データに基づく敵対的訓練枝を教師・生徒の訓練パイプラインに組み込み,堅牢なsim-to-real転送を行う。 四足歩行ロボットのシミュレーションと実世界における実証実験の結果,提案アルゴリズムは,階段,岩場,滑りやすい床などの難易度の高い地形を,主観的認識のみで頑健に横断できることを示した。 一方、歩幅はベースラインよりもアジャイルで、自然で、エネルギー効率が高い。 本稿では質的および定量的な結果について述べる。

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