利用双曲嵌入进行由粗到细的机器人设计
人工智能
2023-12-04 v3
摘要
多细胞机器人设计旨在创建由大量细胞组成、可被高效控制以执行多样任务的机器人。先前研究已展示为各种任务生成机器人的能力，但这些方法常直接在广阔设计空间中优化机器人，导致形态复杂而难以控制。为此，本文提出一种新颖的由粗到细的多细胞机器人设计方法。该策略首先寻找最优粗粒度机器人并逐步细化。为缓解由粗到细过渡中确定精确细化时机的难题，我们引入了机器人设计的双曲嵌入（HERD）框架。HERD 将不同粒度的机器人统一于共享双曲空间中，并利用改进的 Cross-Entropy Method 进行优化。该框架使我们的方法能自主识别双曲空间中的探索区域并聚焦于有前景的区域。最后，基于 EvoGym 中多种挑战性任务的广泛实证研究表明了我们方法优越的效率与泛化能力。
引用
@article{arxiv.2311.00462,
title = {Leveraging Hyperbolic Embeddings for Coarse-to-Fine Robot Design},
author = {Heng Dong and Junyu Zhang and Chongjie Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.00462},
year = {2023}
}