論文の概要: DiffSim2Real: Deploying Quadrupedal Locomotion Policies Purely Trained in Differentiable Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02189v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 15:43:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 21:27:21.856502
• Title: DiffSim2Real: Deploying Quadrupedal Locomotion Policies Purely Trained in Differentiable Simulation
• Title（参考訳）: DiffSim2Real: 微分可能シミュレーションで純粋に訓練された四足歩行ロコモーションポリシーの展開
• Authors: Joshua Bagajo, Clemens Schwarke, Victor Klemm, Ignat Georgiev, Jean-Pierre Sleiman, Jesus Tordesillas, Animesh Garg, Marco Hutter,
• Abstract要約: 微分可能シミュレータから解析勾配で学習したロコモーションポリシーを実世界へ移動させることが可能であることを示す。 私たちの成功の重要な要因は、情報的勾配と物理的精度を組み合わせたスムーズな接触モデルです。 本物のクアッドペダルロボットが、独自のシミュレーションでトレーニングをした後で、独創的になれるのは、これが初めてだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.76143996968696
• License:
• Abstract: Differentiable simulators provide analytic gradients, enabling more sample-efficient learning algorithms and paving the way for data intensive learning tasks such as learning from images. In this work, we demonstrate that locomotion policies trained with analytic gradients from a differentiable simulator can be successfully transferred to the real world. Typically, simulators that offer informative gradients lack the physical accuracy needed for sim-to-real transfer, and vice-versa. A key factor in our success is a smooth contact model that combines informative gradients with physical accuracy, ensuring effective transfer of learned behaviors. To the best of our knowledge, this is the first time a real quadrupedal robot is able to locomote after training exclusively in a differentiable simulation.
• Abstract（参考訳）: 微分可能シミュレータは分析勾配を提供し、よりサンプル効率のよい学習アルゴリズムを可能にし、画像からの学習のようなデータ集約的な学習タスクへの道を開く。 本研究では,微分可能シミュレータから解析勾配で学習したロコモーションポリシーを実世界へ移動させることを実証する。 通常、情報勾配を提供するシミュレータは、sim-to-real転送や逆変換に必要な物理的精度を欠いている。 我々の成功の重要な要因は、情報的勾配と物理的精度を組み合わせ、学習行動の効果的な伝達を保証する円滑な接触モデルである。 私たちの知る限りでは、本物の四足歩行ロボットが、差別化可能なシミュレーションでトレーニングをした後で、初めて独創的になれる。

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