基于对抗运动先验的人形机器人轮滑运动学习

人形机器人轮滑具有挑战性，因为机器人必须协调全身平衡、滚动接触和速度相关的姿态调节。本文提出了一种基于对抗运动先验的强化学习框架，用于两种人形机器人轮滑步态：泵动滑行和推蹬滑行。这两种步态数据集分别通过动作捕捉独立采集，并分别重定向到人形机器人。重定向后的数据经过平滑和重采样，形成用于AMP训练的参考运动状态。这两种步态通过独立的AMP训练流程学习，使用独立的参考数据集、独立的策略和独立的奖励架构。仿真实验旨在评估步态质量、速度跟踪、转弯以及特定步态的奖励消融。