ABSTRACT-I det här dokumentet presenterar vi ett ramverk för att lära oss en modellfri feedback controller för locomotion och balanskontroll av en kompatibel fyrsidig robot som går på grov terräng. Efter att ha konstruerat en open-loop gång kodad i en Central Mönster Generator (CPG), använder vi ett neuralt nätverk för att repre skickade sensorisk återkoppling inom CPG dynamik. Detta neurala nätverk accepterar sensoriska ingångar från ett gyroskop eller en kamera, och dess vikter är inlärda med Partikel Swarm Optimization (oövervakad inlärning). Vi visar med en simulerad quadruped robot att vår controller kan prestera betydligt bättre än den open-loop en på sluttningar och randomiserade höjdkartor.
Till exempel, i REF, har ett ramverk baserat på neurala nätverk utvecklats för att lära sig en modellfri feedback controller för att balansera kontroll av en fyrdubblad robot går på grov terräng.
Learning robot gait stability using neural networks as sensory feedback function for Central Pattern Generators
{'venue': '2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}