論文の概要: Offline Adaptation of Quadruped Locomotion using Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08832v1
• Date: Wed, 13 Nov 2024 18:12:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 16:11:44.947182
• Title: Offline Adaptation of Quadruped Locomotion using Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルを用いた四足歩行のオフライン適応
• Authors: Reece O'Mahoney, Alexander L. Mitchell, Wanming Yu, Ingmar Posner, Ioannis Havoutis,
• Abstract要約: 本稿では,複数のスキル間の相互補間と学習の限界に同時に対処する,四足歩行への拡散に基づくアプローチを提案する。 これらの機能は、マルチスキルポリシーと互換性があり、ほとんど変更することなく、最小限の計算オーバーヘッドで適用可能であることを示す。 ANYmal四重奏プラットフォーム上でのハードウェア実験によるアプローチの有効性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.882275766745295
• License:
• Abstract: We present a diffusion-based approach to quadrupedal locomotion that simultaneously addresses the limitations of learning and interpolating between multiple skills and of (modes) offline adapting to new locomotion behaviours after training. This is the first framework to apply classifier-free guided diffusion to quadruped locomotion and demonstrate its efficacy by extracting goal-conditioned behaviour from an originally unlabelled dataset. We show that these capabilities are compatible with a multi-skill policy and can be applied with little modification and minimal compute overhead, i.e., running entirely on the robots onboard CPU. We verify the validity of our approach with hardware experiments on the ANYmal quadruped platform.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,学習の限界と複数のスキルの補間,学習後の新たな移動行動に適応する(モデム)モードの相互補間を同時に扱う,四足歩行への拡散に基づくアプローチを提案する。 これは、分類器フリーガイド付き拡散を四足歩行に適用した最初のフレームワークであり、その効果は、元々はラベルのないデータセットからゴール条件付き振る舞いを抽出することによって示している。 これらの機能はマルチスキルのポリシーと互換性があり、ほとんど変更されず、計算オーバーヘッドも最小限に抑えられる。 ANYmal四重奏プラットフォーム上でのハードウェア実験によるアプローチの有効性を検証する。

関連論文リスト

• Learning Quadruped Locomotion Using Differentiable Simulation [31.80380408663424]
  微分可能シミュレーションは、高速収束と安定した訓練を約束する。 本研究はこれらの課題を克服するための新しい微分可能シミュレーションフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは並列化なしで数分で四足歩行を学習できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-21T22:18:59Z)
• Boosting Continual Learning of Vision-Language Models via Mixture-of-Experts Adapters [65.15700861265432]
  本稿では,視覚言語モデルを用いた漸進的学習における長期的忘れを緩和するパラメータ効率の連続学習フレームワークを提案する。 提案手法では,Mixture-of-Experts (MoE)アダプタの統合により,事前学習したCLIPモデルの動的拡張を行う。 視覚言語モデルのゼロショット認識能力を維持するために,分布判別オートセレクタを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-18T08:00:23Z)
• Value function estimation using conditional diffusion models for control [62.27184818047923]
  拡散値関数(DVF)と呼ばれる単純なアルゴリズムを提案する。 拡散モデルを用いて環境-ロボット相互作用の連成多段階モデルを学ぶ。 本稿では,DVFを用いて複数のコントローラの状態を効率よく把握する方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-09T18:40:55Z)
• Learning a Shared Model for Motorized Prosthetic Joints to Predict Ankle-Joint Motion [0.0]
  異なる移動モードにおける足首関節運動を予測する学習ベース共有モデルを提案する。 共有モデルは,異なる移動モードの足首の角度やモーメントを,モードを明示的に分類することなく予測するのに適していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-14T19:02:40Z)
• STAR: Sparse Transformer-based Action Recognition [61.490243467748314]
  本研究は,空間的次元と時間的次元に細かな注意を払っている新しいスケルトンに基づく人間行動認識モデルを提案する。 実験により、トレーニング可能なパラメータをはるかに少なくし、トレーニングや推論の高速化を図りながら、モデルが同等のパフォーマンスを達成できることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-15T02:53:11Z)
• Learning Vision-Guided Quadrupedal Locomotion End-to-End with Cross-Modal Transformers [14.509254362627576]
  強化学習(RL)を用いた四足歩行課題への取り組みを提案する。 四足歩行のためのエンドツーエンドRL法であるLocoTransformerを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-08T17:41:55Z)
• GLiDE: Generalizable Quadrupedal Locomotion in Diverse Environments with a Centroidal Model [18.66472547798549]
  四足歩行のロバスト制御ポリシを生成するために,遠心モデルを用いてモデルフリー強化学習を効果的に利用できることを示す。 本手法は, ステップストーン移動, 2脚のインプレースバランス, バランスビーム移動, sim-to-real移動を, さらなる適応を伴わずに実現可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-20T05:55:13Z)
• Reinforcement Learning for Robust Parameterized Locomotion Control of Bipedal Robots [121.42930679076574]
  シミュレーションにおけるロコモーションポリシをトレーニングするためのモデルフリー強化学習フレームワークを提案する。 ドメインランダム化は、システムダイナミクスのバリエーションにまたがる堅牢な振る舞いを学ぶためのポリシーを奨励するために使用されます。 本研究では、目標歩行速度、歩行高さ、旋回ヨーなどの多目的歩行行動について示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-26T07:14:01Z)
• Efficient Learning of Control Policies for Robust Quadruped Bounding using Pretrained Neural Networks [15.09037992110481]
  境界は, 交渉上の障害に対して, 四足歩行において重要な局面の1つである。 著者らはロバストなバウンディングゲイトをより効率的に学習できる効果的なアプローチを提案した。 著者らは、Jueying Miniの四足歩行ロボットが不均一な地形に接することによる、効率的な計算と良好な移動結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-01T08:06:46Z)
• First Steps: Latent-Space Control with Semantic Constraints for Quadruped Locomotion [73.37945453998134]
  従来の四重化制御のアプローチでは、単純化された手作りのモデルが採用されている。 これにより、有効な運動範囲が縮小されているため、ロボットの能力が大幅に低下する。 この研究において、これらの課題は、構造化潜在空間における最適化として四重化制御をフレーミングすることによって解決される。 深い生成モデルは、実現可能な関節構成の統計的表現を捉え、一方、複雑な動的および終端的制約は高レベルな意味的指標によって表現される。 実世界とシミュレーションの両方で最適化された移動軌跡の実現可能性を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-03T07:04:18Z)

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。