Apr, 2021

通过学习步态转换实现快速高效的运动

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TL;DR本文提出了一种针对四足机器人开发能源高效的控制器的问题的解决方法，即采用分层学习框架和进化策略来训练高级步态策略和低级凸优化 MPC 控制器，实现了机器人从行走到小跑再到飞奔等不同速度下自动切换步态，并表明在整个运动速度范围内该分层控制器的能量消耗都显著低于基准控制器。
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发现论文，激发创造
  • 通过相位引导控制器学习四足机器人的自由步态转换

    本文提出了学习控制犬形四足机器人在各种步态下运动的框架，并通过强化学习算法解决了多任务学习的问题。使用四个独立的相位来描述步态发生器和控制策略之间的接口，使用该控制策略，黑豹四足机器人可以在自然环境下流畅、稳健地学习所有运动技能并遵循速度命令进行运动。

    Jan, 2022

  • DeepTransition：可行性带来了预期四足动物运动技能的步态转换的出现

    通过深度强化学习和机器人技术，我们研究了四足机器人的步态转换，发现在平或崎岖地形，生存性是其主要的且普遍的考量因素，而其他因素则较次要.

    Jun, 2023

  • 通过最小化能耗，导致腿式机器人出现步态

    本文利用机器人的实验研究方法研究了四足机器人在不同地形下的学习最小化机械能消耗以实现不同速度下的自然运动步态。本文证实了这一假设和在仿真和现实硬件的自然地形中的验证，这种方法也能够实现非结构化的奔跑步态，与动物的运动控制研究相一致。

    Oct, 2021

  • Sim-to-Real: 四足机器人学习敏捷运动

    本文提出了一种利用深度强化学习技术自动化四足机器人运动设计过程的系统，能够从简单的奖励信号中学习四足运动，并可提供开环参考进行学习过程的控制，采用系统辨识来改进物理模拟器，利用物理环境随机与扰动设计控制器，并在物理模拟器中进行评估，成功在现实世界中部署。

    Apr, 2018

  • 步態生成自動化方法用於行走的軟性機器四足

    使用非常少的计算，无需模拟和用户输入的方法，实现了软体机器人的自动生成步态，性能优于手工制作的步态。

    Sep, 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

  • 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

  • 为实现稳健高效的腿式运动而学习接触自适应控制器

    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。

    Sep, 2020

  • 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