Sep, 2022

通过操纵学习行走：在动态环境中的感知四足动力学

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TL;DR本文介绍了一个名为 PRELUDE 的层级学习框架，其中包括高层决策和低层步态生成。在该框架中，高层导航控制器用人类演示进行了模仿学习，而低层步态控制器则使用强化学习获得多样化的步态。该方法在仿真和硬件实验中表现出色。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 从人类演示中学习语义感知的运动技能

    该研究提出了一个从感知中学习语义导向运动技能的框架，以使四足机器人可以穿越复杂的越野地形在感知信息的帮助下以适当的速度和步态进行行走。

    Jun, 2022

  • 使用强化学习和生成式预训练模型实现四足机器人的逼真敏捷和游戏

    通过使用动物和人类的知识来激发机器人创新，我们提出了一个框架，使四肢机器人能够在复杂环境中具备像真实动物一样的灵活性和策略。通过利用先进的深度生成模型产生模拟动物行为的运动控制信号，我们的方法通过预训练感知动物运动的生成模型，将原始知识保留并重复利用于环境适应性学习阶段，最终在复杂的下游任务中通过任务特定控制器解决任务，从而推动了机器人控制的前沿。

    Aug, 2023

  • 针对人形机器人的计划脚步双足行走学习

    本研究基于深度强化学习控制器的支持下，通过学习遵循给定步长序列的原则，利用程序生成的步长方案实现了全向行走、原地转弯、站立和爬楼梯等多项功能，同时具备适应性强、无需预训练权重、不依赖参考动作等特点，为改进人形机器人在现实环境中行走鲁棒性提供了新思路。

    Jul, 2022

  • 最小人力学习在现实世界中行走

    使用深度强化学习中的多任务学习技术和安全控制框架在实际机器人系统中实现了自动学习四条腿机器人在三种不同地形上的步态。

    Feb, 2020

  • 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