論文の概要: DTC: Deep Tracking Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15462v2
• Date: Mon, 22 Jan 2024 17:02:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-24 00:14:28.069148
• Title: DTC: Deep Tracking Control
• Title（参考訳）: DTC:ディープトラッキング制御
• Authors: Fabian Jenelten, Junzhe He, Farbod Farshidian, Marco Hutter
• Abstract要約: 本研究では,両世界の強靭性,フット配置精度,地形の一般化を両世界の利点と組み合わせたハイブリッド制御アーキテクチャを提案する。 深層ニューラルネットワークポリシは、最適化された足場を追跡することを目的として、シミュレーションでトレーニングされている。 モデルベースに比べて滑りやすい地盤や変形可能な地盤が存在する場合の強靭性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.2850135844455
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Legged locomotion is a complex control problem that requires both accuracy and robustness to cope with real-world challenges. Legged systems have traditionally been controlled using trajectory optimization with inverse dynamics. Such hierarchical model-based methods are appealing due to intuitive cost function tuning, accurate planning, generalization, and most importantly, the insightful understanding gained from more than one decade of extensive research. However, model mismatch and violation of assumptions are common sources of faulty operation. Simulation-based reinforcement learning, on the other hand, results in locomotion policies with unprecedented robustness and recovery skills. Yet, all learning algorithms struggle with sparse rewards emerging from environments where valid footholds are rare, such as gaps or stepping stones. In this work, we propose a hybrid control architecture that combines the advantages of both worlds to simultaneously achieve greater robustness, foot-placement accuracy, and terrain generalization. Our approach utilizes a model-based planner to roll out a reference motion during training. A deep neural network policy is trained in simulation, aiming to track the optimized footholds. We evaluate the accuracy of our locomotion pipeline on sparse terrains, where pure data-driven methods are prone to fail. Furthermore, we demonstrate superior robustness in the presence of slippery or deformable ground when compared to model-based counterparts. Finally, we show that our proposed tracking controller generalizes across different trajectory optimization methods not seen during training. In conclusion, our work unites the predictive capabilities and optimality guarantees of online planning with the inherent robustness attributed to offline learning.
• Abstract（参考訳）: レッグドロコモーションは複雑な制御問題であり、現実世界の課題に対処するために正確性と堅牢性の両方を必要とする。 レッグドシステムは従来、軌道最適化と逆ダイナミクスを用いて制御されてきた。 このような階層的モデルに基づく手法は、直感的なコスト関数チューニング、正確な計画、一般化、そして最も重要なのは、10年以上にわたる広範な研究から得られた洞察に富んだ理解によって魅力的である。 しかし, モデルミスマッチや仮定違反は, 故障の原因としてよく見られる。 一方,シミュレーションに基づく強化学習は,前例のないロバスト性とリカバリスキルを備えた移動政策をもたらす。 しかし、すべての学習アルゴリズムは、ギャップや踏み石など、有効な足場が稀な環境から生まれる、まばらな報酬に苦しむ。 本研究では,両世界の強固性,足の配置精度,地形の一般化を同時に達成するためのハイブリッド制御アーキテクチャを提案する。 本手法では,モデルベースプランナを用いて,トレーニング中に参照動作をロールアウトする。 ディープニューラルネットワークポリシは、最適化された足場を追跡するために、シミュレーションでトレーニングされる。 純粋なデータ駆動手法が失敗しがちであるスパースな地形における移動パイプラインの精度を評価する。 さらに, モデルベースに比べてすべりや変形性を有する地盤の存在において, 優れた強靭性を示す。 最後に,提案したトラッキングコントローラは,トレーニング中に見つからない様々な軌道最適化手法を一般化することを示す。 結論として,オンラインプランニングの予測能力と最適性保証と,オフライン学習による本質的な堅牢性とを両立させる。

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