Apr, 2023

野外 AMP：学习强健、敏捷、自然的腿部运动技能

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TL;DR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。
legged robotstate estimationdynamic systemadversarial motion priorsterrain traversal
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • 学习四肢机器人灵活动态技能

    通过在仿真中训练神经网络策略并将其转移到现实的四足动态平衡系统，研究创造了一种快速、自动且高效的数据生成方案，从而实现了在四足机器人技能方面的进一步提升。

    Jan, 2019

  • 通过模仿动物学习敏捷机器人运动技能

    本研究提出了一种基于模仿学习的系统，使机器人可以通过模仿真实世界的动物学习敏捷的运动技能，并演示了该系统的有效性。

    Apr, 2020

  • 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

  • 四足机器人的敏捷机动：一种预测控制方法

    本文提出了一种混合预测控制器，使用触觉信息和全身动力学来局部预测机器人的未来动作，实现了机器人快速生成灵活的运动。通过跟踪反馈策略，该预测控制器能够在没有使用单独的全身控制器的情况下执行低级扭矩控制。

    Mar, 2022

  • 四足机器人数据有效强化学习

    本文提出了一种基于模型的机器人运动框架，在只采集 4.5 分钟（45,000 个控制步骤）的四足机器人数据的基础上实现了步行，通过引入跟踪多个时间步长上的模型预测的损失函数来准确地建模机器人的动力学，使学习到的模型可以进行实时控制，此方法比当前的无模型方法在样本效率上提高了一个数量级以上。

    Jul, 2019

  • 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