Mar, 2022

贝叶斯优化遇见混合零动力学：双足运动控制安全参数学习

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TL;DR本文提出一个基于多领域控制参数学习框架、结合了贝叶斯优化和混合零动力学的步态控制方法，在模拟和实际机器人上进行了验证，实现了高效的从模拟到实际的过渡，提高了步行步态的平滑性和减少了稳态跟踪误差。
发现论文，激发创造
  • 通过安全贝叶斯优化调整四肢行走控制器

    本文提出了一种数据驱动的策略，通过利用模型无关的安全学习算法，自动调整控制增益来简化机器人硬件平台中基于模型的控制器的部署，从而解决了控制制定中所使用的简化模型与实际系统之间的不匹配问题，并通过模拟和硬件实验验证了该方法的有效性。

    Jun, 2023

  • 基于贝叶斯优化的目标驱动动态学习

    通过基于贝叶斯优化的主动学习框架以及最优控制方案，采用特定任务方法，使用局部线性动态模型来设计给定任务的控制器，并通过对物理系统的实验来迭代地更新模型，最终在四旋翼实验台上进行仿真和实验，验证了该方法的有效性。

    Mar, 2017

  • 双足步态中的摔倒预防与安全学习控制策略

    本论文提出了使用深度强化学习技术为双足机器人和协助机器人开发抗跌倒控制策略，涵盖了关键词：双足动物运动，机器人技术，跌倒预防，深度强化学习和控制策略。

    Jan, 2022

  • 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

  • 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

  • 基于强化学习的敏捷多功能双足机器人跟踪控制

    基于模型基础的逆运动学求解器和强化学习，本文提出一种适用于双足机器人的多功能控制器，通过单一小型神经网络实现了踝关节和身体轨迹跟踪，能够在广泛的步态范围内完成这一任务。通过最小控制单元结合高级策略，可以实现高度灵活的步态控制，训练后的机器人能够自由地在不同距离和高度的目标支撑点之间移动，并且能够在维持静态平衡时调整姿势。实验结果证明了我们控制框架的有效性。

    Apr, 2024

  • 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

  • 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

  • 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

  • 双足行走的模拟到现实转移

    本文提出了一种新的方法将动态机器人控制策略（例如双足步态）从仿真传输到实际机器人硬件中，并使用预 - 系统辨识和后 - 系统辨识的两个阶段进行系统辩识，其中采用了基于贝叶斯优化的投影通用策略作为主体来控制机器人。

    Mar, 2019