論文の概要: GainAdaptor: Learning Quadrupedal Locomotion with Dual Actors for Adaptable and Energy-Efficient Walking on Various Terrains
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09520v1
- Date: Thu, 12 Dec 2024 18:06:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-13 13:30:55.345575
- Title: GainAdaptor: Learning Quadrupedal Locomotion with Dual Actors for Adaptable and Energy-Efficient Walking on Various Terrains
- Title（参考訳）: GainAdaptor:2人アクターによる四足歩行の学習
- Authors: Mincheol Kim, Nahyun Kwon, Jung-Yup Kim,
- Abstract要約: 深部強化学習(DRL)は、課題のある環境で脚のあるロボットを制御する革新的なソリューションとして登場した。
本稿では、地形適応性とエネルギー効率を向上させるために、共同PDゲインを自律的に調整する適応利得制御フレームワークGainAdaptorを提案する。
本手法の有効性を,Unitree Go1ロボットを用いた実験により検証し,様々な地形における移動性能の向上を実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8739101659113157
- License:
- Abstract: Deep reinforcement learning (DRL) has emerged as an innovative solution for controlling legged robots in challenging environments using minimalist architectures. Traditional control methods for legged robots, such as inverse dynamics, either directly manage joint torques or use proportional-derivative (PD) controllers to regulate joint positions at a higher level. In case of DRL, direct torque control presents significant challenges, leading to a preference for joint position control. However, this approach necessitates careful adjustment of joint PD gains, which can limit both adaptability and efficiency. In this paper, we propose GainAdaptor, an adaptive gain control framework that autonomously tunes joint PD gains to enhance terrain adaptability and energy efficiency. The framework employs a dual-actor algorithm to dynamically adjust the PD gains based on varying ground conditions. By utilizing a divided action space, GainAdaptor efficiently learns stable and energy-efficient locomotion. We validate the effectiveness of the proposed method through experiments conducted on a Unitree Go1 robot, demonstrating improved locomotion performance across diverse terrains.
- Abstract（参考訳）: 深層強化学習(DRL)は、ミニマリストアーキテクチャを用いた挑戦的な環境において、脚のあるロボットを制御するための革新的なソリューションとして登場した。
逆動力学のような脚付きロボットの従来の制御方法は、関節トルクを直接管理するか、より高位での関節位置の調整に比例デリバティブ(PD)コントローラを使用する。
DRLの場合、直接トルク制御は重要な課題を示し、関節位置制御が優先される。
しかし, 本手法では, 適応性と効率の両立を抑えるため, 関節PD利得を慎重に調整する必要がある。
本稿では、地形適応性とエネルギー効率を向上させるために、共同PDゲインを自律的に調整する適応利得制御フレームワークGainAdaptorを提案する。
このフレームワークは、異なる基底条件に基づいてPDゲインを動的に調整するために、デュアルアクターアルゴリズムを使用する。
分割された行動空間を利用することで、GainAdaptorは安定かつエネルギー効率の良い移動を効率的に学習する。
本手法の有効性を,Unitree Go1ロボットを用いた実験により検証し,様々な地形における移動性能の向上を実証した。
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