論文の概要: Learning Humanoid Locomotion over Challenging Terrain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03654v1
• Date: Fri, 4 Oct 2024 17:57:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 20:58:02.714480
• Title: Learning Humanoid Locomotion over Challenging Terrain
• Title（参考訳）: 混在地におけるヒューマノイド移動の学習
• Authors: Ilija Radosavovic, Sarthak Kamat, Trevor Darrell, Jitendra Malik,
• Abstract要約: 本研究では,自然と人為的な地形を横断する視覚障害者の移動に対する学習に基づくアプローチを提案する。 本モデルではまず, 時系列モデルを用いた平地軌道のデータセット上で事前学習を行い, 補強学習を用いて不均一な地形を微調整する。 本研究では, 荒面, 変形面, 傾斜面など, 様々な地形にまたがる実際のヒューマノイドロボットを用いて, モデルを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.35038297708485
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Humanoid robots can, in principle, use their legs to go almost anywhere. Developing controllers capable of traversing diverse terrains, however, remains a considerable challenge. Classical controllers are hard to generalize broadly while the learning-based methods have primarily focused on gentle terrains. Here, we present a learning-based approach for blind humanoid locomotion capable of traversing challenging natural and man-made terrain. Our method uses a transformer model to predict the next action based on the history of proprioceptive observations and actions. The model is first pre-trained on a dataset of flat-ground trajectories with sequence modeling, and then fine-tuned on uneven terrain using reinforcement learning. We evaluate our model on a real humanoid robot across a variety of terrains, including rough, deformable, and sloped surfaces. The model demonstrates robust performance, in-context adaptation, and emergent terrain representations. In real-world case studies, our humanoid robot successfully traversed over 4 miles of hiking trails in Berkeley and climbed some of the steepest streets in San Francisco.
• Abstract（参考訳）: 人間型ロボットは、原則として、足を使ってほぼどこにでも行ける。 しかし、多様な地形を横断できるコントローラーを開発することは、依然として大きな課題である。 古典的なコントローラーは広く一般化するのは難しいが、学習に基づく手法は主に穏やかな地形に焦点を当てている。 そこで本研究では,自然と人為的な地形を横断する視覚的ヒューマノイド移動の学習的アプローチを提案する。 本手法では, 主観的観察と行動の歴史に基づいて, 次の行動を予測するために, トランスフォーマーモデルを用いる。 このモデルは、まず、シーケンスモデリングを伴う平地軌道のデータセット上で事前訓練され、その後、強化学習を用いて不均一な地形で微調整される。 本研究では, 荒面, 変形面, 傾斜面など, 様々な地形にまたがる実際のヒューマノイドロボットを用いて, モデルを評価する。 このモデルは、堅牢な性能、コンテキスト内適応、創発的な地形表現を示す。 現実のケーススタディでは、私たちのヒューマノイドロボットは、バークレーのハイキングコースを4マイル以上越え、サンフランシスコで最も急な道のいくつかを登った。

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