通过简化模型模仿学习摆荡运动
机器学习
2022-05-10 v1 图形学
机器人学
摘要
摆荡运动（brachiation）是长臂猿和合趾猿的主要运动方式，这些灵长类动物仅用双臂在树枝间摆荡。由于控制权限有限、需要提前规划以及抓握精度要求高，该运动难以控制。我们提出了一种利用强化学习解决该问题的新方法，并在无手指的14连杆平面模型上进行了演示，该模型学会了在具有挑战性的握点序列间摆荡。我们方法的关键在于使用一个简化模型——带虚拟臂的质点，我们首先为其学习一个能够在给定顺序的握点序列间摆荡的策略。这有助于全模型策略的学习，为其提供整体质心轨迹以供模仿以及握持时机的指导。最后，该简化模型还可用于在给定环境中规划合适的握点序列。我们的结果展示了具有不同飞行和握持时长的摆荡运动，以及在有用时出现的额外来回摆荡。该系统通过多种消融实验进行了评估。该方法为未来更通用的3D摆荡运动以及其他场景中简化模型模仿的使用奠定了基础。
引用
@article{arxiv.2205.03943,
title = {Learning to Brachiate via Simplified Model Imitation},
author = {Daniele Reda and Hung Yu Ling and Michiel van de Panne},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.03943},
year = {2022}
}
备注
11 pages, 6 figures. Accepted at SIGGRAPH 2022. For videos, supplementary material and code, visit the following URL https://brachiation-rl.github.io/brachiation