学习主动脊柱行为以实现四足机器人的动态高效运动
机器人学
2019-05-17 v2 机器学习
摘要
在本工作中，我们提供了一个仿真框架，用于系统研究脊柱关节柔顺性与驱动对16自由度四足带脊机器人Stoch 2腾跃性能的影响。具有主动脊柱的快速四足运动是一个极困难的问题，涉及各自由度之间复杂的协调。因此，以往解决该问题的尝试并未取得太大成功。深度强化学习在多种机器人平台近期取得成功，似乎是一种有前景的方法，本文的目标是利用该方法实现上述行为。借助该学习框架，机器人达到了2.1 m/s的腾跃速度，最大弗劳德数为2。仿真结果还表明，使用主动脊柱确实增加了步幅长度，改善了运输代价，并将固有频率降低到更真实的值。
引用
@article{arxiv.1905.06077,
title = {Learning Active Spine Behaviors for Dynamic and Efficient Locomotion in Quadruped Robots},
author = {Shounak Bhattacharya and Abhik Singla and Abhimanyu and Dhaivat Dholakiya and Shalabh Bhatnagar and Bharadwaj Amrutur and Ashitava Ghosal and Shishir Kolathaya},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.06077},
year = {2019}
}
备注
Submitted to IEEE RO-MAN 2019. Supplementary video: https://youtu.be/INp4aa-8z2E