論文の概要: Learning Multi-Agent Collaborative Manipulation for Long-Horizon Quadrupedal Pushing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07104v1
• Date: Mon, 11 Nov 2024 16:27:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:10:46.322452
• Title: Learning Multi-Agent Collaborative Manipulation for Long-Horizon Quadrupedal Pushing
• Title（参考訳）: 水平四足歩行における多エージェント協調操作の学習
• Authors: Chuye Hong, Yuming Feng, Yaru Niu, Shiqi Liu, Yuxiang Yang, Wenhao Yu, Tingnan Zhang, Jie Tan, Ding Zhao,
• Abstract要約: 本稿では,複数の四足歩行ロボットによる障害物対応長軸プッシュの課題に取り組む。 階層型多エージェント強化学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.689150109924526
• License:
• Abstract: Recently, quadrupedal locomotion has achieved significant success, but their manipulation capabilities, particularly in handling large objects, remain limited, restricting their usefulness in demanding real-world applications such as search and rescue, construction, industrial automation, and room organization. This paper tackles the task of obstacle-aware, long-horizon pushing by multiple quadrupedal robots. We propose a hierarchical multi-agent reinforcement learning framework with three levels of control. The high-level controller integrates an RRT planner and a centralized adaptive policy to generate subgoals, while the mid-level controller uses a decentralized goal-conditioned policy to guide the robots toward these sub-goals. A pre-trained low-level locomotion policy executes the movement commands. We evaluate our method against several baselines in simulation, demonstrating significant improvements over baseline approaches, with 36.0% higher success rates and 24.5% reduction in completion time than the best baseline. Our framework successfully enables long-horizon, obstacle-aware manipulation tasks like Push-Cuboid and Push-T on Go1 robots in the real world.
• Abstract（参考訳）: 近年、四足歩行は大きな成功を収めているが、その操作能力、特に大型物体の処理能力は限定的であり、探索・救助、建設、産業の自動化、部屋の組織といった現実世界の応用を求める上での有用性を制限している。 本稿では,複数の四足歩行ロボットによる障害物対応長軸プッシュの課題に取り組む。 階層型多エージェント強化学習フレームワークを提案する。 高レベルコントローラはRRTプランナと集中適応ポリシを統合してサブゴールを生成する一方、中レベルコントローラは分散目標条件付きポリシを使用してロボットをこれらのサブゴールへ誘導する。 事前訓練された低レベルロコモーションポリシーは、ムーブメントコマンドを実行する。 提案手法は, シミュレーションにおけるいくつかのベースラインに対して評価し, 最良ベースラインよりも36.0%高い成功率と24.5%の完了時間で, ベースラインアプローチよりも顕著な改善を示した。 我々のフレームワークは、現実世界のGo1ロボット上でPush-CuboidやPush-Tのような長距離かつ障害物対応の操作を可能にする。

関連論文リスト

• FLaRe: Achieving Masterful and Adaptive Robot Policies with Large-Scale Reinforcement Learning Fine-Tuning [74.25049012472502]
  FLaReは、堅牢な事前訓練された表現、大規模なトレーニング、勾配安定化技術を統合する大規模な強化学習フレームワークである。 提案手法は,タスク完了に向けた事前訓練されたポリシーを整列し,これまで実証され,全く新しいタスクや実施状況において,最先端(SoTA)のパフォーマンスを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-25T03:15:17Z)
• Dexterous Legged Locomotion in Confined 3D Spaces with Reinforcement Learning [37.95557495560936]
  低レベルな動作コマンドを生成することで,これらの経路を追従するように訓練されたRLベースのポリシーと,従来の計画的計画立案を組み合わさった階層型移動制御器を導入する。 シミュレーションでは、我々の階層的アプローチは制限された3D環境をナビゲートすることに成功し、純粋なエンドツーエンド学習アプローチとパラメータ化された運動スキルの両方を上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-06T16:49:08Z)
• Reinforcement Learning for Versatile, Dynamic, and Robust Bipedal Locomotion Control [106.32794844077534]
  本稿では,二足歩行ロボットのための動的移動制御系を構築するために,深層強化学習を用いた研究について述べる。 本研究では、周期歩行やランニングから周期ジャンプや立位に至るまで、様々な動的二足歩行技術に使用できる汎用的な制御ソリューションを開発する。 この研究は、二足歩行ロボットの俊敏性の限界を、現実世界での広範な実験を通じて押し上げる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-30T10:48:43Z)
• Learning Bipedal Walking for Humanoids with Current Feedback [5.429166905724048]
  アクチュエータレベルでの不正確なトルクトラッキングから生じるヒューマノイドロボットのシム2リアルギャップ問題を克服するためのアプローチを提案する。 提案手法は、実際のHRP-5Pヒューマノイドロボットに展開して二足歩行を実現するシミュレーションにおいて、一貫したエンドツーエンドのポリシーをトレーニングする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-07T08:16:46Z)
• Robust and Versatile Bipedal Jumping Control through Reinforcement Learning [141.56016556936865]
  この研究は、トルク制御された二足歩行ロボットが実世界で頑丈で多目的なダイナミックジャンプを行えるようにすることで、二足歩行ロボットの機敏さの限界を推し進めることを目的としている。 本稿では,ロボットが様々な場所や方向へジャンプするなど,さまざまなジャンプタスクを達成するための強化学習フレームワークを提案する。 我々は,ロボットの長期入出力(I/O)履歴を符号化し,短期I/O履歴への直接アクセスを可能にする新しいポリシー構造を開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-19T01:06:09Z)
• Leveraging Sequentiality in Reinforcement Learning from a Single Demonstration [68.94506047556412]
  本稿では,複雑なロボットタスクの制御ポリシーを1つの実演で学習するために,シーケンシャルなバイアスを活用することを提案する。 本研究は, ヒューマノイド移動やスタンドアップなど, 模擬課題のいくつかを, 前例のないサンプル効率で解くことができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-09T10:28:40Z)
• Advanced Skills by Learning Locomotion and Local Navigation End-to-End [10.872193480485596]
  本研究は, 深層強化学習によるエンドツーエンド政策の訓練により, 完全な問題を解決することを提案する。 実際の四足歩行ロボットにおけるポリシーの展開を実演する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-26T16:35:00Z)
• DC-MRTA: Decentralized Multi-Robot Task Allocation and Navigation in Complex Environments [55.204450019073036]
  本稿では,倉庫環境における移動ロボットのためのタスク割り当てと分散ナビゲーションアルゴリズムを提案する。 本稿では,共同分散タスク割り当てとナビゲーションの問題について考察し,それを解決するための2段階のアプローチを提案する。 ロボットの衝突のない軌道の計算では,タスク完了時間において最大14%の改善と最大40%の改善が観察される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-07T00:35:27Z)
• Learning of Long-Horizon Sparse-Reward Robotic Manipulator Tasks with Base Controllers [26.807673929816026]
  本稿では,1つ以上の従来型ベースコントローラを用いた長軸スパース・リワードタスクの学習手法を提案する。 提案アルゴリズムは,既存のベースコントローラを探索,価値学習,ポリシー更新の段階に組み込む。 我々の方法は、既存の産業用ロボット操作システムを利用して、より柔軟でインテリジェントなコントローラを構築する可能性を秘めている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-24T14:23:57Z)
• ReLMoGen: Leveraging Motion Generation in Reinforcement Learning for Mobile Manipulation [99.2543521972137]
  ReLMoGenは、サブゴールを予測するための学習されたポリシーと、これらのサブゴールに到達するために必要な動作を計画し実行するためのモーションジェネレータを組み合わせたフレームワークである。 本手法は,フォトリアリスティック・シミュレーション環境における7つのロボットタスクの多種多様なセットをベンチマークする。 ReLMoGenは、テスト時に異なるモーションジェネレータ間で顕著な転送可能性を示し、実際のロボットに転送する大きな可能性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-18T08:05:15Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。