重访动力学随机化：以四足运动为例的研究
机器人学
2021-03-26 v3
摘要
理解仿真与真实之间的差距对于主要依赖仿真训练的腿式机器人强化学习至关重要。然而，近期研究就哪些因素对成功至关重要（包括动力学随机化的作用）得出了有时相互矛盾的结论。本文旨在阐明并理解动力学随机化在学习 Laikago 四足机器人鲁棒运动策略中的作用。令人惊讶的是，与使用相同机器人模型的先前工作相反，我们发现无需动力学随机化或机上自适应方案即可实现直接的仿真到真实迁移。我们在仿真到仿真的设定下进行了广泛的消融研究，以理解成功策略迁移背后的关键问题，包括其他可能影响策略鲁棒性的设计决策。我们进一步通过针对不同步态、速度和步进频率的仿真到真实实验来夯实我们的结论。更多细节：https://www.pair.toronto.edu/understanding-dr/。
引用
@article{arxiv.2011.02404,
title = {Dynamics Randomization Revisited:A Case Study for Quadrupedal Locomotion},
author = {Zhaoming Xie and Xingye Da and Michiel van de Panne and Buck Babich and Animesh Garg},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.02404},
year = {2021}
}