基于多样性的大型腿式机器人设计辅助
神经与进化计算
2020-04-20 v1 机器人学
摘要
我们结合 MAP-Elites 与高度可并行化的仿真，来探索一类大型腿式机器人的设计空间，此类机器人高约 2 米，其设计与构造尚缺乏充分研究。我们对仿真进行了修改以考虑电机扭矩和重量等因素，并提供了一个具有合理保真度的搜索空间。一种新颖的机器人编码允许引入仿生特征，例如沿身体长度缩放的腿。在身体—大脑协同进化的背景下，我们评估了三种可能控制生成方案的影响，表明即便是受约束的问题也强烈受益于促进耦合的机制。我们实现了一个两阶段过程。在第一阶段，将用户需求作为约束，生成可能的机器人库。在第二阶段，分析最有前景的机器人生态位，并生成一套与人类可理解的设计规则相关的特征变量取值。这些规则与机器人库随后即可由（人类）机器人设计师作为设计辅助工具使用。
引用
@article{arxiv.2004.08057,
title = {Diversity-based Design Assist for Large Legged Robots},
author = {David Howard and Thomas Lowe and Wade Geles},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.08057},
year = {2020}
}
备注
Expanded version of poster for GECCO 2020