面向足式操作机器人的协调羽毛球技能学习

协调下肢与上肢之间的运动以及使肢体控制与感知相一致是机器人领域的重大挑战，尤其是在动态环境中。为此，我们引入一种使足式移动操作机器人打羽毛球的方法，该任务要求感知、移动和手臂挥动的精确协调。我们提出一种基于强化学习的统一控制策略，用于涉及所有自由度的全身视觉运动技能，以实现对羽毛球的有效跟踪和击打。该策略结合了利用真实世界相机数据的感知噪声模型，使得仿真与部署之间的感知误差水平保持一致，并促进学习到的主动感知行为。我们的方法包括羽毛球预测模型、用于鲁棒运动控制的约束强化学习，以及用于增强部署就绪性的集成系统辨识技术。在多种环境中的大量实验结果验证了机器人预测羽毛球轨迹、有效在发球区移动并对人类玩家执行精确击打的能力，证明了在复杂和动态运动场景中使用足式移动操作机器人的可行性。