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EPFL 机器人研究 —— 视觉CPG-RL: 学习视觉引导的四足机器人运动CPG(ICRA 2024)
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我们提出了一种学习视觉引导的四足运动的框架,它将外部感知和中央模式发生器(CPG),即耦合振荡器系统,整合到深度强化学习(DRL)框架中。通过外部感知和本体感知,机器人学会协调不同振荡器之间的节奏行为,以跟踪速度指令,同时覆盖这些指令以避免与环境发生碰撞。我们研究了几个尚未解决的机器人学和神经科学问题: 1) 振荡器之间明确的振荡器间耦合有何作用?2) 在仿真-真实导航任务中,使用有记忆策略网络与无记忆策略网络对鲁棒性、能效和跟踪性能有何影响?3) 动物是如何在容忍高传感器运动延迟的情况下,仍然保持平稳、稳健的步态的?为了回答这些问题,我们在仿真中训练了我们的感知运动策略,并对 Unitree Go1 四足动物进行了仿真到真实的转移,观察了各种场景下的稳健导航。我们的结果表明,CPG、明确的振子间耦合和支持记忆的策略表示法都有利于提高能效、对噪声和 90 毫秒感官延迟的鲁棒性以及跟踪性能,从而成功实现导航任务的模拟到实际的转移。 已被 2024 年电气和电子工程师学会机器人与自动化国际会议(ICRA)录用 预印本:https://arxiv.org/abs/2212.14400
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ETHZ 研究 —— 四足机器人深度柔顺运动控制
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2024 斯坦福 凸优化教程 Stephen Boyd 第三讲
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实时最优控制讲座 —— 改变接触条件下的轨迹优化
首尔国立大学 [Lab Meeting] —— 计算高效的操作空间全身控制方法
CMU 最优控制 2024 第 19 讲 卡尔曼滤波器和二重性
UC 伯克利机器人讲座 —— 从状态空间控制到智能机器
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