机械臂作为尾巴：促进腿式运动中的动态稳定性
机器人学
2024-07-26 v2
摘要
对于运动而言，腿式机器人上的机械臂是运动的负担还是资产？生物系统演化出超出腿部的附加肢体以促进姿态控制。本工作展示了机械臂如何成为高速或外部扰动下腿式运动的资产，此时手臂的作用超越操纵。由于系统具有 15 个自由度（腿式机器人十二个，手臂三个），现成的强化学习（RL）算法难以学习有效的运动策略。受 Bernstein 动物运动学习的神经生理学理论启发，我们开发了一种增量训练流程，初始冻结部分自由度并逐步释放，利用早期学习过程中的行为克隆（BC）来指导后期学习的优化。仿真实验表明，我们的策略相比基线将成功率提高了至多 61 个百分点。仿真与真实机器人实验表明，我们的策略学会将手臂作为尾巴，在高速时启动机器人转向，并在外部扰动下稳定四足机器人。定量上，在仿真实验中，与锁定手臂相比，我们在高速转向时将失败率降低至多 43.6%，在外部力作用下的四足机器人失败率降低至多 31.8%。
引用
@article{arxiv.2305.01648,
title = {Manipulator as a Tail: Promoting Dynamic Stability for Legged Locomotion},
author = {Huang Huang and Antonio Loquercio and Ashish Kumar and Neerja Thakkar and Ken Goldberg and Jitendra Malik},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.01648},
year = {2024}
}