論文の概要: One Policy to Run Them All: an End-to-end Learning Approach to Multi-Embodiment Locomotion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06366v1
• Date: Tue, 10 Sep 2024 09:44:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 18:19:52.463611
• Title: One Policy to Run Them All: an End-to-end Learning Approach to Multi-Embodiment Locomotion
• Title（参考訳）: エンド・ツー・エンド・エンド・ラーニング・アプローチによるマルチ・エボディメント・ロコモーション
• Authors: Nico Bohlinger, Grzegorz Czechmanowski, Maciej Krupka, Piotr Kicki, Krzysztof Walas, Jan Peters, Davide Tateo,
• Abstract要約: 統一ロボット形態学アーキテクチャであるURMAを紹介する。 我々のフレームワークは、脚のあるロボットの領域にエンドツーエンドのマルチタスク強化学習アプローチをもたらす。 URMAはロボットプラットフォームに容易に移動可能な複数の実施形態の移動ポリシーを学習できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.556470359899855
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep Reinforcement Learning techniques are achieving state-of-the-art results in robust legged locomotion. While there exists a wide variety of legged platforms such as quadruped, humanoids, and hexapods, the field is still missing a single learning framework that can control all these different embodiments easily and effectively and possibly transfer, zero or few-shot, to unseen robot embodiments. We introduce URMA, the Unified Robot Morphology Architecture, to close this gap. Our framework brings the end-to-end Multi-Task Reinforcement Learning approach to the realm of legged robots, enabling the learned policy to control any type of robot morphology. The key idea of our method is to allow the network to learn an abstract locomotion controller that can be seamlessly shared between embodiments thanks to our morphology-agnostic encoders and decoders. This flexible architecture can be seen as a potential first step in building a foundation model for legged robot locomotion. Our experiments show that URMA can learn a locomotion policy on multiple embodiments that can be easily transferred to unseen robot platforms in simulation and the real world.
• Abstract（参考訳）: 深層強化学習技術は、頑丈な足の移動において最先端の結果を達成する。 四足歩行、ヒューマノイド、ヘキサポッドなどの多種多様な脚を持つプラットフォームが存在するが、この分野には、これらの異なる実施物を簡単かつ効果的に制御できる単一の学習フレームワークがまだ欠けている。 本稿では,このギャップを埋めるために,統一ロボット形態学アーキテクチャであるURMAを紹介する。 筆者らのフレームワークは,脚ロボットの領域にエンド・ツー・エンドのマルチタスク強化学習アプローチを導入し,学習方針がロボット形態を制御できるようにする。 提案手法の鍵となる考え方は,形態に依存しないエンコーダとデコーダにより,ネットワークがエボディメント間でシームレスに共有できる抽象的な移動制御器を学習できるようにすることである。 この柔軟なアーキテクチャは、足歩行ロボットの移動の基礎モデルを構築するための第一歩となる可能性がある。 実験の結果,URMAは,シミュレーションや実世界において,見えないロボットプラットフォームに容易に移動可能な,複数の実施形態の移動ポリシーを学習できることが判明した。

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