ZSL-RPPO: Zero-Shot Learning for Quadrupedal Locomotion in Challenging Terrains using Recurrent Proximal Policy Optimization

Основні поняття

四足歩行ロボットの堅牢で信頼性の高い運動を生成するための改良されたゼロショット学習アーキテクチャ、RPPO（Recurrent Proximal Policy Optimization）に焦点を当てる。

Анотація

ZSL-RPPOは、教師-生徒ニューラルネットワークの制限を克服し、四足歩行ロボットが挑戦的な地形で堅牢で信頼性の高く多目的な運動を生成することを可能にする改良されたゼロショット学習アーキテクチャです。新しいアルゴリズムRPPO（Recurrent Proximal Policy Optimization）を提案し、部分的に観測可能な環境で再発ニューラルネットワークを直接トレーニングし、ドメインランダム化を使用してより堅牢なトレーニング結果が得られます。我々の運動コントローラは、内在的および外在的物理パラメータにわたる広範囲な摂動をサポートし、さらなる微調整なしにシミュレーションから現実世界への転送が可能です。これにより、シミュレーションから現実世界への転送中に生徒のパフォーマンスが大幅に低下することを回避し、運動コントローラの堅牢性と汎用性が向上します。我々はUnitree A1およびAliengoロボットにコントローラを展開し、実際の環境で検証しました。外部知覚は固体Lidarまたは深度カメラによって提供されます。我々の運動コントローラは滑りやすい表面、草地地形、階段などさまざまな挑戦的な地形でテストされました。実験結果と比較から、我々の手法が最先端技術を大幅に上回っていることが示されています。

Статистика

我々の手法は教師-生徒スタイルトレーニングよりも優れており、特定サブテラインでは他の方法と比較してパフォーマンス差が見られます。
ポリシーは弱いランダム化下で訓練されており、強いランダム化下でテストされた場合でもパフォーマンス差が見られます。
シミュレーション内で異なるポリシー間のギャップは狭く見えますが、弱いドメインランダム化下で訓練された我々の手法ではすでにパフォーマンス差が見られます。

Цитати

"Zero-shot simulation-to-reality transfer does not require a teacher-student framework."
"Our method for zero-shot simulation-to-reality transfer does not require a teacher-student framework."
"We present a new training paradigm of recurrent proximal policy optimization (RPPO) that learns appropriately in partially observable environments."
"Our method for zero-shot simulation-to-reality transfer does not require a teacher-student framework."

Ключові висновки, отримані з

ZSL-RPPO

by Yao Zhao,Tao... о arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.01928.pdf

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どうして教師-生徒フレームワーク不要だった

教師-生徒フレームワークが不要だった理由は、我々のアプローチがゼロショット学習アーキテクチャを採用しているからです。通常、教師-生徒スタイルのトレーニングでは、最初に特権情報へのアクセスを持つ教師ポリシーが訓練され、次にその教師から学習する生徒ポリシーが作成されます。しかし、この方法では模倣ギャップが発生し、実世界でのパフォーマンスに大きな劣化をもたらす可能性があります。一方で、我々の手法は直接的なRPPO（Recurrent Proximal Policy Optimization）アルゴリズムを使用し、部分的に観測可能な環境で再現性と信頼性の高い四足歩行ロボット向け運動制御を生成することが可能であるためです。

他社製品と比較してどういう点で我々手法が優れているか

他社製品と比較して我々手法が優れている点は多岐にわたります。まず第一に、強力なドメインランダム化を活用したゼロショット・シミュレーション間転送能力を提供しており、「T-S」や「RMA」といった既存手法よりも強固かつ汎用的なポリシー生成能力を示しています。さらに、「MPC」等の基準と比較しても安定性や拡張性面で顕著な改善点が見られます。また実験結果から明らかなように各種挑戦的地形でも高い成功率や堅牢さを示し、「weak randomization」条件下でも他手法よりも優れたパフォーマンスを発揮します。

この技術は将来的にどんな分野や産業へ応用される可能性があるか

この技術は将来的に産業界や分野へ幅広く応用される可能性があります。例えば災害捜索・救助活動や工業検査分野で四足歩行ロボットの利用範囲拡大や効率向上へ貢献することが期待されます。またキャンパス巡回検査や施設保全管理等でも本技術は有益であり，自立型移動体（AMR）市場等でも需要拡大予想されています。