I detta papper beskriver vi en inlärningsram för en central mönstergenerator (CPG)-baserad dubbelsidig locomotion controller med hjälp av en policy gradient metod. Våra mål i denna studie är att uppnå CPG-baserade dubbelgångare med en 3D-hårdvara humanoid och att utveckla en effektiv inlärningsalgoritm med CPG genom att minska dimensionaliteten i det tillstånd utrymme som används för lärande. Vi visar att en lämplig feedback controller kan förvärvas inom några tusen försök genom numeriska simuleringar och den controller som erhålls i numerisk simulering uppnår stabil gång med en fysisk robot i den verkliga världen. Numeriska simuleringar och hårdvaruexperiment utvärderar gånghastigheten och stabiliteten. Resultaten tyder på att inlärningsalgoritmen kan anpassas till miljöförändringar. Dessutom presenterar vi ett online-inlärningsprogram med en första policy för en hårdvarurobot för att förbättra styrenheten inom 200 iterationer.
Endo m.fl. REF använde en CPG-baserad regulator för att uppnå dubbelsidig rörelse i en fysisk humanoid robot.
Learning CPG-based Biped Locomotion with a Policy Gradient Method: Application to a Humanoid Robot
{'venue': None, 'journal': 'The International Journal of Robotics Research', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}