Sep, 2020

为实现稳健高效的腿式运动而学习接触自适应控制器

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TL;DR本研究提出了一个层次框架，将基于模型的控制和强化学习相结合，为四足动物（Unitree Laikago）合成鲁棒控制器。通过学习选择一套原语响应环境中的变化，使其适应复杂的环境变化，并具有更高的能源效率和更强的鲁棒性。
model-based controlreinforcement learningquadrupedrobust controllersenergy efficiency
发现论文，激发创造
  • 强化学习和基于模型的控制结合：使用按需最优控制学习多功能四足动态步态

    本文提出了一种结合基于模型的最优控制与强化学习的动态、鲁棒的腿式 locomotion 的多功能控制方法；该方法成功地学习了控制策略，能够在模拟和硬件实验中生成不同的四足步态模式并保持稳定，并演示了该方法对于不太平的地形的适应性，无需过多的奖励设计或超参数调整。

    May, 2023

  • 通过经验转移学习和适应敏捷运动技能

    这篇论文研究了如何用增强学习算法训练四肢机器人在复杂环境中实现高速奔跑、跳跃、走路到目的地等多种复杂技能，并且通过从已有的控制器中借鉴经验，解决了机器人探索新环境时的困难，实现了四肢机器人在现实环境中优雅且安全的部署。

    Apr, 2023

  • 快速学习四足动物在复杂地形上的敏捷奔跑

    使用无模型强化学习在仿真环境下训练的，基于镜像世界神经网络的四足机器人运动控制器具有极强的抗扰动性能和泛化能力，能够协调机器人的动作频率和运动速度，实现更加自然和合理的运动模式。

    Jul, 2022

  • 重新思考鲁棒性评估：基于学习的四足动力学控制器的对抗攻击

    通过串行对抗攻击来识别学习行动控制器的弱点，验证了即使是最先进的鲁棒控制器也可能在设计良好、低幅度的对抗序列下显著失败，并展示了该方法生成的结果如何用于加强原始策略并深入了解这些黑盒策略的安全性。

    May, 2024

  • 学习用于腿式操纵的力控制

    我们提出了一种无需力传感器训练的强化学习策略来实现直接力控制，展示了在四足机器人整体控制平台上通过变化的整体柔顺度实现的重力补偿和阻抗控制，使得人类通过操纵器件即可直观地远程操作机器人，从而实现多样化的运动与操纵任务，为四足机器人提供了学习整体力控制的首次实际部署，为更具多功能和适应性的四足机器人铺平了道路。

    May, 2024

  • 学习轮腿机器人的稳健自主导航和运动

    自主轮足机器人具有改变物流系统的潜力，通过采用自适应步态控制、导航规划和城市内的大规模路径规划等创新解决方案，能够有效实现对复杂环境中的自主导航。

    May, 2024

  • 四足动物运动的分层强化学习

    本文介绍一种利用层次化框架实现四足机器人路径跟踪任务的方法，其中高层策略以潜在空间向低层策略发出指令，并控制其执行的时间，低层策略使用潜在指令和机器人传感器来控制机器人的执行器，以完成任务需求，同时可以实现训练后的低层策略的高效迁移，为实现端到端的层次化深度学习提供了理论支持。

    May, 2019

  • 野外 AMP：学习强健、敏捷、自然的腿部运动技能

    本文提出了一种新的算法，可以推断关于动态系统参数的信息，同时从先前的观察中估计有关机器人状态的重要信息，并将其与 Adversarial Motion Priors 结合，实现了机器人在真实世界中稳定、灵活和自然的步态，从实验结果中发现相对于基线算法，我们提出的算法能够以更低的功耗遍历具有挑战性的地形。

    Apr, 2023

  • 学习四足动物在复杂地形上的步态

    本研究基于神经网络的方法实现对四足动物的运动控制，采用自主提供的本体感觉信息，具有很强的普适性和鲁棒性，在模拟和自然环境中都有良好的表现，并在本次试验中优于以往的四足动物机器人，对未来的机器人研究具有大量的实践价值。

    Oct, 2020

  • 多功能、动态和鲁棒的双足步行运动控制的强化学习

    使用深度强化学习（RL）创建动态双足机器人的运动控制器的综合研究，包括开发可用于周期性行走、跑步、跳跃和站立等一系列动态双足技能的通用控制解决方案，该 RL 控制器采用新颖的双重历史架构，通过长期和短期的输入 / 输出（I/O）历史数据有效训练，并在模拟和实际世界的各种技能中始终表现优秀。

    Jan, 2024