Apr, 2024

基于强化学习的敏捷多功能双足机器人跟踪控制

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 通过多任务强化学习实现稳健和多功能的双足跳跃控制

    本文介绍了一种多任务强化学习框架，以训练扭矩控制双足机器人在现实世界中执行各种跳跃任务，通过不同的训练阶段和多样化的情境探索，最终实现了高鲁棒性的多任务策略，并为 Cassie 双足机器人在现实世界中完成各种具有挑战性的跳跃任务提供了支持。

    Feb, 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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