Abstrakt. I detta dokument presenteras ett nytt tillvägagångssätt för att optimera gångparameteruppsättningar med hjälp av evolutionära algoritmer. Den separerar crossover-steget av den evolutionära algoritmen till ett interpolerande steg och ett extrapolerande steg, som gör det möjligt att lösa optimeringsproblem med en liten population, vilket är en nödvändig för robotik applikationer. I motsats till andra metoder används odometri för att bedöma en gångs kvalitet. Därigenom kan allsidiga gångar utvecklas. Några experiment med Sony Aibo modellerna ERS-210 och ERS-7 bevisar prestandan av metoden inklusive den snabbaste gång som hittills hittats för Aibo ERS-210.
En genetisk algoritm som använde interpolering och extrapolering för crossover steg användes för att optimera en parameteriserad gång med en halvelliptisk locus REF.
Evolutionary Gait-Optimization Using a Fitness Function Based on Proprioception
{'venue': 'RobuCup', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}