从实验室到沙漠：机器人运动形态的快速原型设计与学习

我们提出了一种用于机器人运动形态与控制器快速原型设计的方法。超越基于仿真的方法，我们认为机器人的形态与功能，以及它们与真实环境条件的相互作用至关重要。因此，需要快速的设计与学习循环，以使机器人的形状和行为适应其环境。为此，我们提出了一种结合层压机器人制造与样本高效强化学习的方法。我们利用该方法开展了一项广泛的机器人学习实验。受海龟运动的启发，我们设计了一种低成本、带有可互换鳍片的爬行机器人。学习过程在人工室内环境以及亚利桑那沙漠的自然环境中，使用仿生和原创鳍片设计进行。研究结果表明，在实验室中开发的静态策略无法转化为自然环境中的有效运动策略。与此相反，样本高效强化学习有助于快速适应环境或机器人的变化。