Fugu-MT 論文翻訳(概要): I-CTRL: Imitation to Control Humanoid Robots Through Constrained Reinforcement Learning

論文の概要: I-CTRL: Imitation to Control Humanoid Robots Through Constrained Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08726v1
Date: Tue, 14 May 2024 16:12:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-15 13:28:19.853929
Title: I-CTRL: Imitation to Control Humanoid Robots Through Constrained Reinforcement Learning
Title（参考訳）: I-CTRL:制約強化学習によるヒューマノイドロボットの制御
Authors: Yashuai Yan, Esteve Valls Mascaro, Tobias Egle, Dongheui Lee,
Abstract要約: 本研究では,ヒューマノイドロボット上での物理に基づく高品質な動作模倣を実現するために,制約付き強化学習アルゴリズムを提案する。我々のフレームワークは4つのロボットにまたがる、シンプルでユニークな報酬によって、動きの模倣に優れています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.97654258232601
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper addresses the critical need for refining robot motions that, despite achieving a high visual similarity through human-to-humanoid retargeting methods, fall short of practical execution in the physical realm. Existing techniques in the graphics community often prioritize visual fidelity over physics-based feasibility, posing a significant challenge for deploying bipedal systems in practical applications. Our research introduces a constrained reinforcement learning algorithm to produce physics-based high-quality motion imitation onto legged humanoid robots that enhance motion resemblance while successfully following the reference human trajectory. We name our framework: I-CTRL. By reformulating the motion imitation problem as a constrained refinement over non-physics-based retargeted motions, our framework excels in motion imitation with simple and unique rewards that generalize across four robots. Moreover, our framework can follow large-scale motion datasets with a unique RL agent. The proposed approach signifies a crucial step forward in advancing the control of bipedal robots, emphasizing the importance of aligning visual and physical realism for successful motion imitation.
Abstract（参考訳）: 本稿では,人間から人間へのリターゲティング手法によって視覚的類似性が高いにもかかわらず,身体領域における現実的な実行に欠けるロボット動作の精細化の必要性について論じる。グラフィックコミュニティの既存の技術は、物理ベースの実現可能性よりも視覚的忠実さを優先することが多く、実践的なアプリケーションに二足歩行システムを展開する上で大きな課題となっている。本研究は,人間軌道の追従に成功しながら,運動類似性を高めた脚付きヒューマノイドロボットに対して,物理に基づく高品質な動作模倣を実現するための拘束強化学習アルゴリズムを提案する。フレームワークをI-CTRLと名付けます。運動模倣問題を、非物理学に基づく再ターゲット運動に対する制約付き洗練として再構成することにより、4つのロボットにまたがる単純で独特な報酬で、運動模倣に優れる。さらに,我々のフレームワークは,RLエージェントを用いた大規模動作データセットを追従することができる。提案手法は,2足歩行ロボットの制御を前進させる上で重要なステップであり,視覚的および身体的リアリズムを協調させることの重要性を強調している。

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