腿式机器人的强化学习：基于模型最优控制的运动模仿
机器人学
2023-05-19 v1
摘要
我们提出 MIMOC：基于模型最优控制的运动模仿。MIMOC 是一个强化学习（RL）控制器，通过模仿基于模型最优控制的参考轨迹来学习敏捷运动。MIMOC 缓解了其他运动模仿 RL 方法面临的挑战，因为参考轨迹具有动力学一致性，无需运动重定向，且包含力矩参考。因此，MIMOC 不需要微调。MIMOC 也比基于模型的控制器对建模和状态估计误差更不敏感。我们在户外环境多种挑战性地形上的 Mini-Cheetah 以及仿真中的 MIT Humanoid 上验证了 MIMOC。我们展示了 MIMOC 优于基于模型最优控制器的案例，并表明模仿力矩参考提升了策略性能。
引用
@article{arxiv.2305.10989,
title = {Reinforcement Learning for Legged Robots: Motion Imitation from Model-Based Optimal Control},
author = {AJ Miller and Shamel Fahmi and Matthew Chignoli and Sangbae Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.10989},
year = {2023}
}