Abstract-Designing agil locomotion för fyrdubblade robotar kräver ofta omfattande expertis och tråkig manuell inställning. I detta dokument presenterar vi ett system för att automatisera denna process genom att utnyttja djupt förstärkande inlärningstekniker. Vårt system kan lära sig fyrdubblade rörelse från grunden med hjälp av enkla belöningssignaler. Dessutom kan användarna ge en hänvisning till öppna slingor för att vägleda inlärningsprocessen när det behövs mer kontroll över den lärda gången. Kontrollpolicyn är inlärd i en fysiksimulator och sedan utplacerad på riktiga robotar. I robotik, politik som är tränad i simulering ofta inte överförs till den verkliga världen. Vi minskar denna verklighetsklyfta genom att förbättra fysiksimulatorn och lära oss robusta strategier. Vi förbättrar simuleringen med hjälp av systemidentifiering, utvecklar en exakt ställdonsmodell och simulerar latens. Vi lär oss robusta regulatorer genom att randomisera de fysiska miljöerna, lägga till störningar och utforma ett kompakt observationsutrymme. Vi utvärderar vårt system på två smidiga locomotion gångar: travning och galloping. Efter att ha lärt sig simulering kan en fyrdubblad robot framgångsrikt utföra båda gångarna i den verkliga världen.
Tan och Al. REF visar överförbarhet av smidiga rörelsegångar för fyrdubblade robotar.
Sim-to-Real: Learning Agile Locomotion For Quadruped Robots
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}