RealAnt：用于真实世界强化学习教育与研究的一种开源低成本四足机器人
机器人学
2022-06-07 v2 人工智能
摘要
当前可用于研究的机器人平台要么非常昂贵，要么无法承受强化学习中探索性控制带来的损耗。我们开发了RealAnt，即强化学习中流行的‘Ant’基准的物理最小化低成本版本。RealAnt的材料成本仅约350欧元（410美元），且可在一小时内组装完成。我们通过强化学习实验验证了该平台，并提供了一组基准任务上的基线结果。我们证明RealAnt机器人可从零开始、凭借少于10分钟的经验学会行走。我们还在MuJoCo和PyBullet模拟器中提供了该机器人的模拟器版本（具有相同的尺寸、状态-动作空间以及延迟噪声观测）。我们开源了硬件设计、支持软件以及用于教育用途和可复现研究的基线结果。
引用
@article{arxiv.2011.03085,
title = {RealAnt: An Open-Source Low-Cost Quadruped for Education and Research in Real-World Reinforcement Learning},
author = {Rinu Boney and Jussi Sainio and Mikko Kaivola and Arno Solin and Juho Kannala},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.03085},
year = {2022}
}