論文の概要: Natural and Robust Walking using Reinforcement Learning without
Demonstrations in High-Dimensional Musculoskeletal Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02976v1
- Date: Wed, 6 Sep 2023 13:20:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-07 15:24:24.890399
- Title: Natural and Robust Walking using Reinforcement Learning without
Demonstrations in High-Dimensional Musculoskeletal Models
- Title（参考訳）: 筋骨格モデルを用いた強化学習による自然歩行とロバスト歩行
- Authors: Pierre Schumacher, Thomas Geijtenbeek, Vittorio Caggiano, Vikash
Kumar, Syn Schmitt, Georg Martius, Daniel F. B. Haeufle
- Abstract要約: 人間は複雑な自然環境の中を歩く頑丈な二足歩行で運動します。
神経系が筋骨格の冗長性をどのように解決し、多目的制御問題を解決するかは、まだ完全には分かっていない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.592874007260342
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Humans excel at robust bipedal walking in complex natural environments. In
each step, they adequately tune the interaction of biomechanical muscle
dynamics and neuronal signals to be robust against uncertainties in ground
conditions. However, it is still not fully understood how the nervous system
resolves the musculoskeletal redundancy to solve the multi-objective control
problem considering stability, robustness, and energy efficiency. In computer
simulations, energy minimization has been shown to be a successful optimization
target, reproducing natural walking with trajectory optimization or
reflex-based control methods. However, these methods focus on particular
motions at a time and the resulting controllers are limited when compensating
for perturbations. In robotics, reinforcement learning~(RL) methods recently
achieved highly stable (and efficient) locomotion on quadruped systems, but the
generation of human-like walking with bipedal biomechanical models has required
extensive use of expert data sets. This strong reliance on demonstrations often
results in brittle policies and limits the application to new behaviors,
especially considering the potential variety of movements for high-dimensional
musculoskeletal models in 3D. Achieving natural locomotion with RL without
sacrificing its incredible robustness might pave the way for a novel approach
to studying human walking in complex natural environments.
- Abstract（参考訳）: 人間は複雑な自然環境において頑健な二足歩行に優れている。
それぞれのステップで、バイオメカニカル筋力学と神経信号の相互作用を適切に調整し、地面の状態の不確実性に対して堅牢である。
しかし、安定性、堅牢性、エネルギー効率を考慮した多目的制御問題を解くために、神経系が筋骨格の冗長性をどのように解決するかは、まだ完全には分かっていない。
コンピュータシミュレーションでは、エネルギーの最小化が最適化の目標として成功し、軌道最適化や反射に基づく制御手法で自然歩行を再現することが示されている。
しかし、これらの手法は一度に特定の動きに焦点を合わせ、結果として生じるコントローラは摂動を補償するときに制限される。
ロボット工学において、強化学習(rl)法は、最近、四足歩行システムにおいて高度に安定(かつ効率的な)移動を達成したが、二足歩行の生体力学的モデルを用いた人間のような歩行の生成には、専門家のデータセットを広範囲に使用する必要がある。
このデモへの強い依存は、しばしば脆いポリシーをもたらし、特に3Dの高次元筋骨格モデルに対する潜在的な様々な動きを考慮して、新しい行動への適用を制限する。
RLの強靭さを犠牲にすることなく自然の移動を実現することは、複雑な自然環境における人間の歩行を研究する新しいアプローチの道を開くかもしれない。
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