将快速运动适应应用于双足机器人
机器人学
2022-09-08 v2 人工智能
计算机视觉与模式识别
机器学习
系统与控制
系统与控制
摘要
近年来腿式运动控制的进展已使四足机器人能够在具有挑战性的地形上行走。然而，双足机器人本质上更不稳定，因此为其设计行走控制器更为困难。在这项工作中，我们利用快速适应在运动控制中的最新进展，并将其扩展至双足机器人。与现有工作类似，我们从一个基础策略出发，该策略在将来自适应模块的估计外参向量作为输入时产生动作。此外参向量包含环境信息，并使行走控制器能够在线快速适应。然而，外参估计器可能不完美，这可能导致期望完美估计器的基础策略性能不佳。在本文中，我们提出 A-RMA（Adapting RMA，自适应 RMA），它通过使用无模型强化学习微调基础策略，使其进一步适应不完美的外参估计器。我们证明 A-RMA 在仿真中优于多个基于 RL 的基线控制器和基于模型的控制器，并展示了单一 A-RMA 策略的零样本部署，使双足机器人 Cassie 能够在真实世界中训练未见过的多种不同场景下行走。视频与结果见 https://ashish-kmr.github.io/a-rma/
引用
@article{arxiv.2205.15299,
title = {Adapting Rapid Motor Adaptation for Bipedal Robots},
author = {Ashish Kumar and Zhongyu Li and Jun Zeng and Deepak Pathak and Koushil Sreenath and Jitendra Malik},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.15299},
year = {2022}
}
备注
First two authors contributed equally. Website at https://ashish-kmr.github.io/a-rma/