Abstrakt Moderna humanoida robotar inkluderar inte bara aktiv överensstämmelse utan även passiv överensstämmelse. Förutom förbättrad säkerhet och pålitlighet öppnar tillgången till passiva element, såsom fjädrar, nya möjligheter för att förbättra energieffektiviteten.Med detta i åtanke tar detta dokument upp det utmanande öppna problemet med att utnyttja passiv efterlevnad för att uppnå en energieffektiv humanoidvandring. I detta syfte utvecklar vi en metod bestående av två delar: En optimeringsdel som finner en optimal vertikal center-of-mass bana, och en gående mönster generator del som använder denna bana för att producera en dynamiskt balanserad gång. För optimeringsdelen föreslår vi en förstärkt inlärningsstrategi som dynamiskt utvecklar policyparametriseringen under inlärningsprocessen. Genom att gradvis öka representationskraften i den politiska parametriseringen, lyckas den hitta bättre policyer på ett snabbare och beräkningseffektivt sätt. För den gående generatordelen utvecklar vi en variabel-center-mass-höjd ZMP-baserad bipedal gående mönstergenerator. Metoden testas i verkliga experiment med den bipedala roboten COMAN och uppnår en betydande minskning av elenergiförbrukningen med 18%
Kormushev m.fl. REF använde RL för att optimera den vertikala centrum-av-massa banan och gångmönstret för en dubbelpedal robot för att utnyttja passiv efterlevnad i syfte att energieffektivt gå.
Learning to exploit passive compliance for energy-efficient gait generation on a compliant humanoid
{'venue': None, 'journal': 'Autonomous Robots', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}