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EPFL 四足机器人研究 —— ManyQuadrupeds: 多种类四足机器人学习运动策略(ICRA 2024)
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学习四足机器人的运动策略传统上受限于特定的机器人形态、质量和尺寸。学习过程通常必须针对每个新机器人重复进行,超参数和奖励函数权重必须重新调整,以最大限度地提高每个新系统的性能。另外,试图训练一个单一策略来适应不同大小的机器人,同时保持相同的自由度(DoF)和形态,要么需要复杂的学习框架,要么需要对质量、惯性和维度进行随机化,这就会导致 导致训练时间延长。在我们的研究中,我们证明了从动物运动控制中汲取灵感,可以有效地训练出能够控制各种四足机器人的单一运动策略。机器人的差异包括:自由度数量可变(即 12 或 16 个关节)、三种不同的形态、从 2 千克到 200 千克的广泛质量范围以及从 18 厘米到 100 厘米的标称站立高度。我们的策略调节脊髓中的中央模式发生器(CPG),有效协调中央模式发生器的频率和振幅,产生有节奏的输出(节奏生成),然后映射到模式形成(PF)层。在不同的机器人中,唯一变化的部分是 PF 层,它调整步幅高度和长度的缩放参数。随后,我们通过在 Unitree Go1 和 A1 机器人上测试单一策略来评估模拟到现实的转换。值得注意的是,我们观察到,即使添加相当于 A1 机器人标称质量 125% 的 15 千克负载,也能实现稳定的性能。
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