面向轮腿机器人运动-操作的臂约束课程学习
机器人学
2024-03-29 v2
摘要
将机械臂集成到轮腿机器人中增强了其灵活性，并拓展了其实际应用的潜力。然而，潜在的不稳定性和不确定性的存在给控制目标带来了额外的挑战。在本文中，我们引入了一种臂约束课程学习架构，以解决添加机械臂所引入的问题。首先，我们开发了一种臂约束强化学习算法，以确保控制性能的安全性和稳定性。此外，为了解决臂与基座之间奖励设置的差异，我们提出了一种奖励感知的课程学习方法。策略首先在Isaac gym中进行训练，然后迁移到物理机器人上执行动态抓取任务，包括开门任务、风扇旋钮任务以及接力棒拾取与跟随任务。结果表明，我们提出的方法有效地控制了配备机械臂的轮腿机器人掌握动态抓取技能，使其能够在运动中追逐并抓取移动物体。请参阅我们的网站(https://acodedog.github.io/wheel-legged-loco-manipulation)获取代码和补充视频。
引用
@article{arxiv.2403.16535,
title = {Arm-Constrained Curriculum Learning for Loco-Manipulation of the Wheel-Legged Robot},
author = {Zifan Wang and Yufei Jia and Lu Shi and Haoyu Wang and Haizhou Zhao and Xueyang Li and Jinni Zhou and Jun Ma and Guyue Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.16535},
year = {2024}
}