Abstract-Legged locomotion är en av de mest mångsidiga formerna av rörlighet. Trots vikten av legged locomotion och det stora antalet legged robotics studier, ingen biped eller fyrdubblad matchar agility och mångsidighet av deras biologiska motsvarigheter hittills. Metoder för att utforma styrenheter för leged locomotion system bygger ofta på antingen antagandet av perfekt kända dynamik eller mekaniska konstruktioner som avsevärt minskar dimensionaliteten i problemet. De få befintliga metoder för lärande controllers för leged system antingen kräver uttömmande verkliga data eller de förbättrar controllers bara konservativt, vilket leder till långsam inlärning. Vi presenterar ett data-effektivt tillvägagångssätt för att lära feedback styrenheter för leged lokomotivsystem, baserat på inlärda probabilistiska framåt modeller för att generera gående politik. På en kompassgångare visar vi att vår strategi gör det möjligt att lära sig gå politik från mycket lite data. Dessutom analyserar vi lärda locomotion modeller av en biomekaniskt inspirerad biped. Vår strategi har potential att skala till högdimensionella humanoida robotar med liten förlust av effektivitet.
Deisenroth m.fl. REF lär sig probabilistiska framåt modeller och använda dem för att lära feedback styrenheter för att generera promenadpolicyer på leged locomotion system, inklusive en riktig kompass walker och en simulerad biped.
Toward fast policy search for learning legged locomotion
{'venue': '2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}