論文の概要: Generalized Animal Imitator: Agile Locomotion with Versatile Motion Prior
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01408v2
- Date: Sun, 21 Apr 2024 00:07:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-24 00:42:43.507115
- Title: Generalized Animal Imitator: Agile Locomotion with Versatile Motion Prior
- Title（参考訳）: 一般的な動物イミテータ - バーサティルモーションを優先したアジャイルロコモーション
- Authors: Ruihan Yang, Zhuoqun Chen, Jianhan Ma, Chongyi Zheng, Yiyu Chen, Quan Nguyen, Xiaolong Wang,
- Abstract要約: 本稿では,様々なアジャイルロコモーションタスクを組み込んだ強化学習フレームワークであるVersatile Motion Prior (VIM)を紹介する。
本フレームワークは,動物の動作や手作業による動作を模倣することにより,多様なアジャイルの低レベルスキルを学習することを可能にする。
シミュレーション環境と実環境の両方にまたがるVIMフレームワークの評価を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.114972332185044
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The agility of animals, particularly in complex activities such as running, turning, jumping, and backflipping, stands as an exemplar for robotic system design. Transferring this suite of behaviors to legged robotic systems introduces essential inquiries: How can a robot be trained to learn multiple locomotion behaviors simultaneously? How can the robot execute these tasks with a smooth transition? How to integrate these skills for wide-range applications? This paper introduces the Versatile Instructable Motion prior (VIM) - a Reinforcement Learning framework designed to incorporate a range of agile locomotion tasks suitable for advanced robotic applications. Our framework enables legged robots to learn diverse agile low-level skills by imitating animal motions and manually designed motions. Our Functionality reward guides the robot's ability to adopt varied skills, and our Stylization reward ensures that robot motions align with reference motions. Our evaluations of the VIM framework span both simulation environments and real-world deployment. To the best of our knowledge, this is the first work that allows a robot to concurrently learn diverse agile locomotion skills using a single learning-based controller in the real world. Further details and supportive media can be found at our project site: https://rchalyang.github.io/VIM
- Abstract（参考訳）: 動物の俊敏性、特にランニング、ターン、ジャンプ、バックフリップといった複雑な活動は、ロボットシステム設計の模範である。
ロボットが複数のロボットの動きを同時に学習するために、どうやってトレーニングできるのか?
ロボットはどのようにして、スムーズな移行でこれらのタスクを実行できるのか?
広範アプリケーションにこれらのスキルを統合するには?
本稿では,高度ロボットアプリケーションに適した多様なアジャイルロコモーションタスクを組み込んだ強化学習フレームワークであるVersatile Instructable Motion Prior (VIM)を紹介する。
本フレームワークは,動物の動作や手作業による動作を模倣することにより,多様なアジャイルの低レベルスキルを学習することを可能にする。
我々の機能報酬は、ロボットが様々なスキルを身につける能力を導くものであり、我々のスティライズ報酬は、ロボットの動きが基準運動と一致することを保証する。
シミュレーション環境と実環境の両方にまたがるVIMフレームワークの評価を行った。
私たちの知る限りでは、これはロボットが現実世界で1つの学習ベースのコントローラを使用して、多様なアジャイルのロコモーションスキルを同時に学習できる最初の仕事です。
詳細と支援メディアは、プロジェクトのサイト(https://rchalyang.github.io/VIM)で確認できます。
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