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J-GLOBAL ID：202002221059536621   整理番号：20A2145140

強化学習を用いた3D二足歩行のためのハイブリッドゼロ動力学インスパイアードフィードバック制御ポリシー設計【JST・京大機械翻訳】

Hybrid Zero Dynamics Inspired Feedback Control Policy Design for 3D Bipedal Locomotion using Reinforcement Learning

著者 (4件)： Castillo Guillermo A. ,  Weng Bowen ,  Zhang Wei (Southern University of Science and Technology,SUSTech Institute of Robotics,China) ,  Hereid Ayonga (Ohio State University,Mechanical and Aerospace Engineering,Columbus,OH,USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICRA  ページ： 8746-8752  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,3D二足歩行のためのフィードバック制御ポリシーを設計するための新しいモデルフリー強化学習(RL)フレームワークを提案した。既存のRLアルゴリズムは,しばしばエンドツーエンド方式で訓練され,いくつかの参照関節軌跡の事前知識に依存する。これらの研究とは異なり,3D二足歩行に対する歩行動力学と良く確立されたハイブリッドゼロ動力学アプローチのハイブリッド性質から得られた物理的洞察を適切に組み入れる新しい政策構造を提案した。結果として,全体のRLフレームワークは,軽量ネットワーク構造,短い訓練時間,および事前知識へのより少ない依存性を含むいくつかの重要な利点を持っている。挑戦的な3D二足ロボットであるCassieに対する提案した方法の有効性を実証した。提案した解決策は,異なる方向における様々な歩行速度を追跡することができる安定した限界歩行サイクルを生成する。驚くべきことに,ロバスト性を達成するために外乱で特別に訓練することなく,それはまた,前方および後方方向の両方に対してトルソに適用される様々な敵対力に対してロバストに機能した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  ロボット ,  フィードバック制御 ,  ネットワーク構造 ,  エンドツーエンド方式 ,  *二足歩行 ,  *三次元 ,  有効性 ,  ロバスト性 ,  *強化学習
準シソーラス用語： 2足 ,  事前知識 ,  歩行速度 ,  歩行周期 ,  軽量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 強化学習 ,  3D ,  二足歩行 ,  動力学 ,  設計