論文の概要: Variable Stiffness for Robust Locomotion through Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09436v2
• Date: Tue, 22 Apr 2025 06:55:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-23 19:51:40.222469
• Title: Variable Stiffness for Robust Locomotion through Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習によるロバストロコモーションの可変剛性
• Authors: Dario Spoljaric, Yashuai Yan, Dongheui Lee,
• Abstract要約: 本稿では,関節位置とともに動作空間に可変剛性を統合する新しい制御パラダイムを提案する。 脚ごとの剛性(PLS)をグループ化する可変剛性ポリシは,速度トラッキングやプッシュリカバリにおいて,位置ベース制御よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.577291729956137
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reinforcement-learned locomotion enables legged robots to perform highly dynamic motions but often accompanies time-consuming manual tuning of joint stiffness. This paper introduces a novel control paradigm that integrates variable stiffness into the action space alongside joint positions, enabling grouped stiffness control such as per-joint stiffness (PJS), per-leg stiffness (PLS) and hybrid joint-leg stiffness (HJLS). We show that variable stiffness policies, with grouping in per-leg stiffness (PLS), outperform position-based control in velocity tracking and push recovery. In contrast, HJLS excels in energy efficiency. Despite the fact that our policy is trained on flat floor only, our method showcases robust walking behaviour on diverse outdoor terrains, indicating robust sim-to-real transfer. Our approach simplifies design by eliminating per-joint stiffness tuning while keeping competitive results with various metrics.
• Abstract（参考訳）: 強化学習ロコモーションにより、脚のあるロボットは、非常にダイナミックな動作を行うことができるが、しばしば関節の硬さを手作業で調整する時間を要する。 本稿では, 関節位置に沿った動作空間に可変剛性を統合する新しい制御パラダイムを導入し, 関節側剛性(PJS), 脚側剛性(PLS), 関節側剛性(HJLS)などの群状剛性制御を実現する。 脚ごとの剛性(PLS)をグループ化する可変剛性ポリシは,速度トラッキングやプッシュリカバリにおいて,位置ベース制御よりも優れていた。 対照的に、HJLSはエネルギー効率が優れている。 我々の方針は平らな床でのみ訓練されているにもかかわらず、様々な屋外の地形で頑丈な歩行行動を示し、ロバストなシミュレート・トゥ・リアルな移動を示す。 提案手法は, 各種測定値との競合性を保ちながら, 接合部ごとの剛性調整をなくし, 設計を単純化する。

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