让双足机器人学会模仿
机器人学
2021-05-18 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
双足机器人表现不如人类，因为它们不像我们那样学习行走。本文提出一种方法，借助模仿学习（IL）训练双足机器人执行一些基本动作，其中示范者做出动作，机器人尝试模仿示范者动作。据我们所知，这是我们首次仅用示范者的一段视频训练机器人执行动作，且由于训练基于关节角度进行，机器人将始终保持其关节角度在物理极限内，从而有助于加快训练。机器人的关节由 OpenPose 架构识别，然后借助三点间夹角提取关节角度数据，得到含噪解。我们使用 Savitzky-Golay 滤波器平滑数据并保留仿真器数据解剖结构。一个巧妙编写的带经验回放的深度 Q 网络（DQN）被训练以使机器人学会执行与示范者相似的动作。本文的实现已公开可用。
引用
@article{arxiv.2105.07193,
title = {Make Bipedal Robots Learn How to Imitate},
author = {Vishal Kumar and Sinnu Susan Thomas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.07193},
year = {2021}
}