論文の概要: End-to-End Reinforcement Learning for Torque Based Variable Height Hopping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16676v2
• Date: Mon, 18 Dec 2023 19:02:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 23:32:47.601919
• Title: End-to-End Reinforcement Learning for Torque Based Variable Height Hopping
• Title（参考訳）: トルク可変高さホッピングのためのエンドツーエンド強化学習
• Authors: Raghav Soni, Daniel Harnack, Hauke Isermann, Sotaro Fushimi, Shivesh Kumar, Frank Kirchner
• Abstract要約: 足の移動は自然または非構造地形を扱うのに最も適しており、多用途であることは間違いない。 本稿では,ジャンプ位相を暗黙的に検出するエンド・ツー・エンドのRL型トルクコントローラを提案する。 また、学習した制御器がリッチな動的タスクに接触できるように、シミュレーション手法を拡張し、ロボットへの展開を成功させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.34772724436823
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Legged locomotion is arguably the most suited and versatile mode to deal with natural or unstructured terrains. Intensive research into dynamic walking and running controllers has recently yielded great advances, both in the optimal control and reinforcement learning (RL) literature. Hopping is a challenging dynamic task involving a flight phase and has the potential to increase the traversability of legged robots. Model based control for hopping typically relies on accurate detection of different jump phases, such as lift-off or touch down, and using different controllers for each phase. In this paper, we present a end-to-end RL based torque controller that learns to implicitly detect the relevant jump phases, removing the need to provide manual heuristics for state detection. We also extend a method for simulation to reality transfer of the learned controller to contact rich dynamic tasks, resulting in successful deployment on the robot after training without parameter tuning.
• Abstract（参考訳）: レッグド・ロコモーションは自然地形や非構造地形を扱うのに最も適した多用途モードである。 動的歩行とランニングコントローラに関する研究は、近年、最適制御と強化学習(RL)文学において大きな進歩を遂げている。 ホッピングは飛行段階を含む困難な動的タスクであり、脚のあるロボットの移動可能性を高める可能性がある。 ホッピングのモデルベースの制御は通常、リフトオフやタッチダウンなどのジャンプフェーズの正確な検出と、各フェーズの異なるコントローラの使用に依存する。 本稿では,RLをベースとしたトルクコントローラを提案する。このコントローラは,関連するジャンプフェーズを暗黙的に検出し,状態検出のための手動ヒューリスティックを提供する必要をなくす。 また、学習した制御器がリッチな動的タスクに接触できるように、シミュレーション手法を拡張し、パラメータチューニングなしでトレーニング後のロボットへの展開を成功させる。

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