論文の概要: Learning Smooth Humanoid Locomotion through Lipschitz-Constrained Policies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11825v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 17:52:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:01:19.574594
• Title: Learning Smooth Humanoid Locomotion through Lipschitz-Constrained Policies
• Title（参考訳）: リプシッツ制約政策によるスムーズなヒューマノイド移動の学習
• Authors: Zixuan Chen, Xialin He, Yen-Jen Wang, Qiayuan Liao, Yanjie Ze, Zhongyu Li, S. Shankar Sastry, Jiajun Wu, Koushil Sreenath, Saurabh Gupta, Xue Bin Peng,
• Abstract要約: Lipschitz-Constrained Policies (LCP) は、リプシッツの制約を学習ポリシーに課す方法である。 LCPは報酬や低域通過フィルタのスムース化の必要性を効果的に置き換えている。 シミュレーションと実世界のヒューマノイドロボットでLCPを評価し,スムーズでロバストなロコモーションコントローラを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.124201522993076
• License:
• Abstract: Reinforcement learning combined with sim-to-real transfer offers a general framework for developing locomotion controllers for legged robots. To facilitate successful deployment in the real world, smoothing techniques, such as low-pass filters and smoothness rewards, are often employed to develop policies with smooth behaviors. However, because these techniques are non-differentiable and usually require tedious tuning of a large set of hyperparameters, they tend to require extensive manual tuning for each robotic platform. To address this challenge and establish a general technique for enforcing smooth behaviors, we propose a simple and effective method that imposes a Lipschitz constraint on a learned policy, which we refer to as Lipschitz-Constrained Policies (LCP). We show that the Lipschitz constraint can be implemented in the form of a gradient penalty, which provides a differentiable objective that can be easily incorporated with automatic differentiation frameworks. We demonstrate that LCP effectively replaces the need for smoothing rewards or low-pass filters and can be easily integrated into training frameworks for many distinct humanoid robots. We extensively evaluate LCP in both simulation and real-world humanoid robots, producing smooth and robust locomotion controllers. All simulation and deployment code, along with complete checkpoints, is available on our project page: https://lipschitz-constrained-policy.github.io.
• Abstract（参考訳）: 強化学習とsim-to-realトランスファーが組み合わさって、脚のあるロボットのための移動制御装置を開発するための一般的なフレームワークを提供する。 低域フィルタやスムーズな報酬といったスムーズな手法は、実世界での展開を成功させるために、スムーズな振る舞いを持つポリシーを開発するためにしばしば用いられる。 しかしながら、これらの技術は非微分可能であり、通常、大量のハイパーパラメーターの面倒なチューニングを必要とするため、各ロボットプラットフォームに対して広範な手動チューニングを必要とする傾向がある。 この課題に対処し、スムーズな行動を実施するための一般的な手法を確立するために、我々は、Lipschitz-Constrained Policies (LCP) と呼ばれる学習ポリシーにLipschitz制約を課すシンプルで効果的な方法を提案する。 リプシッツ制約は勾配ペナルティの形で実装可能であることを示し、自動微分フレームワークに容易に組み込むことができる微分可能な目的を提供する。 我々は、LCPが報酬やローパスフィルタのスムース化の必要性を効果的に置き換え、多くの異なるヒューマノイドロボットのためのトレーニングフレームワークに容易に統合できることを実証した。 シミュレーションと実世界のヒューマノイドロボットの両方においてLCPを広範囲に評価し,スムーズでロバストなロコモーションコントローラを開発した。 シミュレーションとデプロイメントのコードはすべて、完全なチェックポイントとともに、プロジェクトのページで利用可能です。

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