学习改进人形足球机器人抗扰动中的捕获步
机器人学
2018-10-01 v1
摘要
在过去几年中，踢足球的人形机器人取得了显著进步。双足行走、视觉感知和碰撞避免等基本技能已足够成熟，能够支持动态而精彩的比赛。当两台机器人为争球而相互推挤时，它们经常互相推搡，平衡恢复变得至关重要。在本文中，我们报告了在双足模型上进行系统性推挤实验所获得的见解，并概述了我们用于提升其推挤恢复能力的在线学习方法。此外，我们描述了如何解决由统一球门颜色引起的定位歧义，并报告了 RoboCup 2013 竞赛的结果。
引用
@article{arxiv.1809.11072,
title = {Learning to Improve Capture Steps for Disturbance Rejection in Humanoid Soccer},
author = {Marcell Missura and Cedrick Münstermann and Philipp Allgeuer and Max Schwarz and Julio Pastrana and Sebastian Schueller and Michael Schreiber and Sven Behnke},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.11072},
year = {2018}
}
备注
RoboCup 2013: Robot World Cup XVII, Lecture Notes in Computer Science 8371, pp. 56-67, Springer, 2014