我需要什么机器人？基于图神经网络形态与控制的快速协同适应
机器人学
2021-11-04 v1 机器学习
神经与进化计算
摘要
随着快速三维制造方法与高效深度强化学习算法的出现，机器人形态与行为的协同适应变得日益重要。将协同适应方法应用于现实世界的一个主要挑战是由模型与仿真不精确引起的仿真到现实差距。然而，先前工作主要聚焦于利用解析模型与（可微分）仿真器及大种群规模研究形态演化适应，忽视了仿真到现实差距的存在以及现实世界中制造周期的成本。本文提出一种新方法，将经典高频深度神经网络与计算昂贵的图神经网络相结合，用于具有可变自由度数量的智能体的数据高效协同适应。仿真评估表明，该方法通过在有限的生产周期内高效结合设计优化与离线强化学习，能够实现智能体协同适应，并可在未来工作中直接应用于现实世界的协同适应任务。
引用
@article{arxiv.2111.02371,
title = {What Robot do I Need? Fast Co-Adaptation of Morphology and Control using Graph Neural Networks},
author = {Kevin Sebastian Luck and Roberto Calandra and Michael Mistry},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.02371},
year = {2021}
}