3次元ホッピングロボットARCHERにおける学習ゼロダイナミクスポリシーを用いた頑健で敏捷な制御

Основні поняття

過酷な環境下でも安定したホッピングを実現するため、最適制御を活用してアクチュエータ化できない自由度の動きを学習し、それに基づいて制御を行う手法を提案する。

Анотація

本論文では、過酷な環境下でも安定したホッピングを実現するための制御手法を提案している。
具体的には、アクチュエータ化できない自由度の動きを最適制御を用いて学習し、その学習結果に基づいて制御を行う「学習ゼロダイナミクスポリシー」と呼ばれる手法を開発した。
この手法では、まず最適制御問題を解いて、アクチュエータ化できない自由度の動きに対する最適な入力を求める。次に、その最適入力に基づいて、アクチュエータ化できる自由度の動きを生成するマッピングを学習する。
このマッピングを用いて制御を行うことで、最適性と安定性を両立した制御が可能となる。
提案手法をARCHER 3Dホッピングロボットに適用した結果、3000回以上のホッピングを安定して実現できることを示した。
ロバスト性、敏捷性、障害物通過能力など、優れた性能を発揮することが確認された。

Статистика

3000回以上のホッピングを安定して実現できた
1マイル毎時の外乱に対して安定したホッピングを実現できた
1.5インチの段差の昇降や20度の斜面の降下が可能であった
2x4の板の上をホッピングできた

Цитати

"過酷な環境下でも安定したホッピングを実現するため、最適制御を活用してアクチュエータ化できない自由度の動きを学習し、それに基づいて制御を行う手法を提案する。"
"提案手法をARCHER 3Dホッピングロボットに適用した結果、3000回以上のホッピングを安定して実現できることを示した。"

Ключові висновки, отримані з

Robust Agility via Learned Zero Dynamics Policies

by Noel Csomay-... о arxiv.org 09-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.06125.pdf

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学習ゼロダイナミクスポリシーの手法は、ロボットの動作を人間の直感に合わせて生成することはできるだろうか?

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