Robotiska styrenheter består ofta av expertdesignade heuristiker, som kan vara svåra att ställa in i högre dimensioner. Simulering kan hjälpa till att optimera dessa regulatorer om parametrar lärt sig i simulering överföring till hårdvara. Tyvärr är detta ofta inte fallet i leged locomotion, necessitating lärande direkt på hårdvara. Detta motiverar att använda dataeffektiva inlärningstekniker som Bayesian Optimization (BO) för att minimera insamlingen av dyra dataprover. BO är ett dataeffektivt optimeringssystem för svarta lådor, även om dess prestanda vanligtvis försämras i högre dimensioner. Vi strävar efter att övervinna detta problem genom att integrera domänkunskap, med fokus på tvåfotslocomotion. I vårt tidigare arbete föreslog vi en funktionsomvandling som projicerade en 16dimensionell locomotion controller till ett 1-dimensionellt utrymme med kunskap om mänsklig gång. När man optimerar en humaninspirerad neuromuskulära controller i simulering, denna funktion transformation förbättrad proveffektivitet av BO över traditionell BO med en fyrkantig Exponential kärna. I detta papper presenterar vi en generaliserad funktionstransform tillämpbar på icke-humanoida robotmorfologier och utvärderar den på ATRIAS bipedal robot, i både simulering och hårdvara. Vi presenterar tre olika gående regulatorer och två utvärderas på den riktiga roboten. Våra resultat visar att denna funktion omvandla fångar viktiga aspekter av promenader och påskyndar lärande på hårdvara och simulering, jämfört med traditionella BO.
Rai m.fl. REF använde en gångfunktionsomvandling för att generalisera en rad locomotion-styrenheter och robotmorfologier.
Bayesian Optimization Using Domain Knowledge on the ATRIAS Biped
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}