RMA：面向足式机器人的快速运动自适应
机器学习
2021-07-09 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
机器人学
摘要
足式机器人在真实世界中的成功部署要求它们实时适应未见过的场景，如地形变化、载荷变化、磨损与撕裂。本文提出快速运动自适应（RMA）算法，以解决四足机器人中的实时在线自适应问题。RMA 由两个组件构成：基础策略与自适应模块。这两个组件的结合使机器人能够在不到一秒的时间内适应新情况。RMA 完全在仿真中训练，未使用任何领域知识（如参考轨迹或预定义足端轨迹生成器），并部署于 A1 机器人上而无需任何微调。我们在多样化地形生成器上使用受生物能量学启发的奖励训练 RMA，并将其部署于多种困难地形，包括草地、长植被、混凝土、卵石、楼梯、沙地等环境中的岩石、湿滑、可变形表面。RMA 在多样的实时世界及仿真实验中均展现出最先进的性能。视频结果见 https://ashish-kmr.github.io/rma-legged-robots/
引用
@article{arxiv.2107.04034,
title = {RMA: Rapid Motor Adaptation for Legged Robots},
author = {Ashish Kumar and Zipeng Fu and Deepak Pathak and Jitendra Malik},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.04034},
year = {2021}
}
备注
RSS 2021. Webpage at https://ashish-kmr.github.io/rma-legged-robots/