面向腿式机器人的对抗性身体形态搜索
机器人学
2022-11-22 v1 人工智能
摘要
我们提出了一种通过深度强化学习对腿式机器人部件的长度和厚度进行对抗攻击的进化计算方法。该攻击改变机器人身体形态并干扰行走——我们将受攻击的身体称为对抗性身体形态。该进化计算方法通过最小化行走仿真中获得的期望累积奖励来搜索对抗性身体形态。为评估所提方法的有效性，我们在 OpenAI Gym 中使用三腿机器人、Walker2d、Ant-v2 和 Humanoid-v2 进行实验。实验结果表明，Walker2d 和 Ant-v2 对身体部件长度的攻击比厚度攻击更脆弱，而 Humanoid-v2 对长度和厚度攻击均脆弱。我们进一步发现，对抗性身体形态破坏了腿式机器人的左右对称性或改变了其重心。寻找对抗性身体形态可用于主动诊断腿式机器人行走的脆弱性。
引用
@article{arxiv.2205.10187,
title = {Adversarial Body Shape Search for Legged Robots},
author = {Takaaki Azakami and Hiroshi Kera and Kazuhiko Kawamoto},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.10187},
year = {2022}
}
备注
6 pages, 7 figures