Abstract-Vi anser uppgiften att allsidig väg följer för en fyrkantig robot: flytta en fyrbent robot längs någon godtycklig väg medan du vrider på något godtyckligt sätt. Att lära sig en controller som kan en sådan rörelse kräver att man lär sig parametrarna för en mycket högdimensionell policyklass, vilket kräver en oöverkomligt stor mängd data som ska samlas in på den riktiga roboten. Även om det kan vara mycket lättare att lära sig en sådan politik i en modell (eller "simulator") av systemet, kan det vara mycket svårt att bygga en tillräckligt exakt simulator. I detta dokument föreslår vi en metod som använder en (eventuellt felaktig) simulator för att identifiera en lågdimensionell subrymd av policyer som är robust för variationer i modelldynamiken. Eftersom denna policyklass är lågdimensionell kan vi lära oss ett exempel från denna klass på det verkliga systemet genom att använda mycket mindre data än vad som skulle krävas för att lära sig en policy i den ursprungliga klassen. I vårt tillvägagångssätt, vi prov flera modeller från en distribution över de kinematiska och dynamik parametrar i simulatorn, sedan använda Reduced Rank Regression (RRR) algoritm för att identifiera en lågdimensionell klass av policyer som spänner över utrymmet för regulatorer över alla provade modeller. Vi presenterar en framgångsrik tillämpning av denna teknik på uppgiften att allriktad väg följer, och visa förbättring över ett antal alternativa metoder, inklusive en handjusterad controller. Vi presenterar, så vitt vi vet, den första regulatorn som är kapabel till allriktad väg som följer med parametrar optimerade samtidigt för alla riktningar av rörelse och svänghastigheter.
I REF användes data från en simulator i ett förbearbetningssteg för att identifiera ett eventuellt lågdimensionellt latent utrymme av policyer med hjälp av Reduced Rank Regression.
Learning omnidirectional path following using dimensionality reduction
{'venue': 'in Proceedings of Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}