面向特定环境机器人部件设计的直接与间接表征方法比较
机器人学
2019-01-23 v1 神经与进化计算
摘要
我们比较了两种用于定义六足机器人腿部形态（随后进行3D打印）的表征方法。腿部形态占据体素网格中的一组体素。一种方法为直接表征，使用一组贝塞尔样条（Bezier splines）。第二种为间接方法，利用CPPN-NEAT。在第一个实验中，我们研究了两种策略对CPPN输出进行后处理以确保满足腿长约束。第一种在输出神经元上使用自适应阈值，第二种为文献中先前报道的方法，将生成的最大构件缩放到期望长度。在第二个实验中，我们基于以往进化六足机器人胫骨以提供特定环境性能优势的工作展开。我们在高保真模拟器中代表三种不同环境，比较直接与间接腿部的性能。结果具有显著性，并支持我们的假设：间接表征允许进一步探索设计空间，从而提升适应度（fitness）。
引用
@article{arxiv.1901.06775,
title = {Comparing Direct and Indirect Representations for Environment-Specific Robot Component Design},
author = {Jack Collins and Ben Cottier and David Howard},
journal= {arXiv preprint arXiv:1901.06775},
year = {2019}
}
备注
8 pages submitted to the 2019 IEEE CONGRESS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION (Under Review)