自動残差強化学習によるマルチモーダル脚移動フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Yu Chen; Rosendo Andre

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209849432339 整理番号：22P0294645

自動残差強化学習によるマルチモーダル脚移動フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Multi-Modal Legged Locomotion Framework with Automated Residual Reinforcement Learning

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (2件)： ,
資料名：
発行年： 2022年02月24日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月24日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

四足ロボットは,通常,良好な安定性と負荷容量を有するが,二足ロボットは,異なるタスクと環境に対して,より高いレベルの柔軟性/適応性を提供する。マルチモーダル脚ロボットは,両方の世界に最も良い。本論文では,手作業遷移運動と学習ベース二足制御装置からなるマルチモーダル移動フレームワークを提案した。このフレームワークは,任意の四足ロボットを二足歩行能力で付与することを目的とする。特に,四足ロボットと逐次マルチモーダル遷移戦略のための付加的支持構造を設計した。2)二足制御のために新しいクラスの強化学習アルゴリズムを提案し,シミュレーションおよび実世界の両方でそれらの性能を評価した。実験結果は,著者らの提案したアルゴリズムがシミュレーションにおいて最良の性能を有して,実世界ロボットにおいて良い性能を維持することを示した。全体として,著者らのマルチモーダルロボットは,両モードにおいて二足と四足の間を切り換えることに成功した。実験ビデオとコードはhttps://chenaah.github.io/multimodal/で利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , , , ,
, , 【Automatic Indexing@JST】

ロボットの運動・制御

, , , ,

前のページに戻る