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DeeperMimic：(基于实时动画的)四足机器人多技能控制
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博士期间最后一篇论文终于正式见刊了。 论文以DeepMimic为基础，提出了一种通过模仿学习，以参考轨迹为输入，实现多技能运动的方法。论文本身只针对四足，但是博士论文大修期间扩展了一个人形的仿真demo。由于毕业时间很极限，硬件调的非常烂，相似的idea， Li Zhongyu 在 Cassie 上调的非常好。 Shao, Y., Jin, Y., Huang, Z. et al. A learning-based control pipeline for generic motor skills for quadruped robots. J. Zhejiang Univ. Sci. A25, 443–454 (2024). DOI: 10.1631/jzus.A2300128 Performing diverse motor skills with a universal controller has been a longstanding challenge for legged robots. While motion imitation-based reinforcement learning (RL) has shown remarkable performance in reproducing designed motor skills, the trained controller is only suitable for one specific type of motion. motion synthesis has been well developed to generate a variety of different motions for character animation, but those motions only contain kinematic information and cannot be used for control. In this study, we introduce a control pipeline combining motion synthesis and motion imitation-based RL for generic motor skills. We design an animation state machine to synthesize motion from various sources and feed the generated kinematic reference trajectory to the RL controller as part of the input. With the proposed method, we show that a single policy is able to learn various motor skills simultaneously. Further, we notice the ability of the policy to uncover the correlations lurking behind the reference motions to improve control performance. We analyze this ability based on the predictability of the reference trajectory and use the quantified measurements to optimize the design of the controller. To demonstrate the effectiveness of our method, we deploy the trained policy on hardware and, with a single control policy, the quadruped robot can perform various learned skills, including automatic gait transitions, high kick, and forward jump.
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