基于强化学习的单足跳跃系统机械参数选择
机器人学
2022-12-05 v1 人工智能
摘要
与轮式系统相比，腿式系统具有许多优势。例如，它们能更轻松地通过极端不平地形。然而也存在劣势，尤其是系统非线性建模的困难。研究表明，在腿式运动系统中使用柔性组件可改善效率与奔跑速度等性能指标。由于柔性系统建模困难，可采用如强化学习等控制方法来定义控制策略。此外，强化学习可被赋予学习任务系统的机械参数以匹配控制输入的职责。本工作表明，当部署强化学习为弹簧单腿跳跃系统寻找设计参数时，智能体学到的设计在提供给智能体的设计空间内是最优的。
引用
@article{arxiv.2212.01303,
title = {Selecting Mechanical Parameters of a Monopode Jumping System with Reinforcement Learning},
author = {Andrew Albright and Joshua Vaughan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.01303},
year = {2022}
}