学习驱动的四足 locomotion：现状与未来展望
机器人学
2024-11-26 v2
摘要
四足 locomotion 具备普遍移动的前提，这是许多实际机器人应用中至关重要的能力。过去三十年间，基于模型的方法和基于学习的方法都推动了四足 locomotion 领域的发展。然而，近年来，诸多因素显著加速了基于学习的方法的进展，包括深度学习的兴起、仿真机器人系统的快速进展以及高性能affordable硬件的可用性。本文旨在为该领域提供简要历史，概述最近在四足动物 locomotion 技能方面的努力，并为新入门的研究者提供对关键问题的理解。随着人类机器人数量的激增，我们进一步概述了类似方法在双足 locomotion 中的快速崛起。我们以讨论开放问题以及相关社会影响结束。
引用
@article{arxiv.2406.01152,
title = {Learning-based legged locomotion; state of the art and future perspectives},
author = {Sehoon Ha and Joonho Lee and Michiel van de Panne and Zhaoming Xie and Wenhao Yu and Majid Khadiv},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.01152},
year = {2024}
}