論文の概要: PALo: Learning Posture-Aware Locomotion for Quadruped Robots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04462v1
- Date: Thu, 06 Mar 2025 14:13:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-07 15:57:41.583279
- Title: PALo: Learning Posture-Aware Locomotion for Quadruped Robots
- Title（参考訳）: PALo:四足歩行ロボットの姿勢認識ロコモーション学習
- Authors: Xiangyu Miao, Jun Sun, Hang Lai, Xinpeng Di, Jiahang Cao, Yong Yu, Weinan Zhang,
- Abstract要約: 本稿では,姿勢認識型移動ロボットPALoのエンド・ツー・エンド深部強化学習フレームワークを提案する。
PALoは、直線速度と角速度の同時追跡と、体高、ピッチ、ロール角度のリアルタイム調整を行う。
PALoは、シミュレートされた環境でアジャイルな姿勢認識ロコモーションコントロールを実現し、微調整なしで実世界の設定に転送することに成功した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.582249837902427
- License:
- Abstract: With the rapid development of embodied intelligence, locomotion control of quadruped robots on complex terrains has become a research hotspot. Unlike traditional locomotion control approaches focusing solely on velocity tracking, we pursue to balance the agility and robustness of quadruped robots on diverse and complex terrains. To this end, we propose an end-to-end deep reinforcement learning framework for posture-aware locomotion named PALo, which manages to handle simultaneous linear and angular velocity tracking and real-time adjustments of body height, pitch, and roll angles. In PALo, the locomotion control problem is formulated as a partially observable Markov decision process, and an asymmetric actor-critic architecture is adopted to overcome the sim-to-real challenge. Further, by incorporating customized training curricula, PALo achieves agile posture-aware locomotion control in simulated environments and successfully transfers to real-world settings without fine-tuning, allowing real-time control of the quadruped robot's locomotion and body posture across challenging terrains. Through in-depth experimental analysis, we identify the key components of PALo that contribute to its performance, further validating the effectiveness of the proposed method. The results of this study provide new possibilities for the low-level locomotion control of quadruped robots in higher dimensional command spaces and lay the foundation for future research on upper-level modules for embodied intelligence.
- Abstract（参考訳）: エンボディード・インテリジェンス(英語版)の急速な発展に伴い、複雑な地形における四足歩行ロボットの移動制御が研究ホットスポットとなっている。
速度追跡のみに焦点を絞った従来の移動制御アプローチとは異なり、我々は四足歩行ロボットの俊敏性と頑健さを多様な複雑な地形でバランスさせることを目指している。
そこで本研究では,姿勢認識型移動学習フレームワークPALoを提案する。このフレームワークは,直線的および角速度の同時追跡と,体高,ピッチ,ロール角度のリアルタイム調整を両立させる。
PALoでは、ロコモーション制御問題は部分的に観測可能なマルコフ決定プロセスとして定式化され、シム・トゥ・リアル・チャレンジを克服するために非対称アクター・クリティカル・アーキテクチャが採用されている。
さらに、カスタマイズされたトレーニングカリキュラムを組み込むことで、シミュレーションされた環境でアジャイルな姿勢認識のロコモーション制御を実現し、微調整なしで現実世界の環境に移行し、四足歩行ロボットのロコモーションと身体姿勢を、挑戦的な地形にわたってリアルタイムに制御できるようにする。
実験結果から,提案手法の有効性を検証し,その性能に寄与するPALoの重要成分を同定する。
本研究は,高次元コマンド空間における四足ロボットの低レベル移動制御の新たな可能性を提供し,インボディード・インテリジェンスのための上層モジュール研究の基礎を築いた。
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