复杂结构肌肉人oid在线学习危险规避及其应用
机器人学
2025-02-25 v1
摘要
肌肉人oid的复杂结构使得其建模困难，人体之间干扰和高内部分膜力是不可避免的。虽然已 developed 出各种安全机制来解决此问题，但重要的不仅要处理危险发生时的情况，还要预防危险的发生。在本研究中，我们提出了一种方法，通过在线学习网络输出对应的肌肉长度的危险概率，从而使机器人逐渐预防危险的发生。还描述了该网络在控制中的应用。该方法被应用于肌肉人oid Musashi，验证了其有效性。
引用
@article{arxiv.2502.16085,
title = {Online Learning of Danger Avoidance for Complex Structures of Musculoskeletal Humanoids and Its Applications},
author = {Kento Kawaharazuka and Naoki Hiraoka and Yuya Koga and Manabu Nishiura and Yusuke Omura and Yuki Asano and Kei Okada and Koji Kawasaki and Masayuki Inaba},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.16085},
year = {2025}
}
备注
Accepted at Humanoids2020