Основні поняття
학습된 CPG를 통해 시각적으로 안내된 사분류 보행을 가능하게 합니다.
Анотація
이 논문은 시각적 CPG-RL을 소개하며, 사분류 보행을 학습하는 프레임워크를 제시합니다.
CPG와 외부 감각을 통합하여 사분류의 리듬적 행동을 조정하고 속도 명령을 추적하며 환경과의 충돌을 피합니다.
여러 개의 과학적 질문을 조사하고, 시뮬레이션에서 교육된 정책을 Unitree Go1 사분류에 전송하여 안정적인 탐색을 관찰합니다.
CPG, 명시적 상호 발진기 결합, 기억 활성 정책 표현이 모두 에너지 효율성, 잡음 및 감각 지연에 대한 견고성 및 추적 성능에 유익함을 보여줍니다.
Статистика
에너지 효율성, 잡음 및 감각 지연에 대한 견고성 및 추적 성능을 위한 CPG, 명시적 상호 발진기 결합 및 기억 활성 정책 표현이 유익합니다.
Цитати
"CPG, 명시적 상호 발진기 결합 및 기억 활성 정책 표현이 에너지 효율성, 잡음 및 감각 지연에 대한 견고성 및 추적 성능을 향상시킵니다."
"시뮬레이션에서 교육된 정책을 Unitree Go1 사분류에 전송하여 안정적인 탐색을 관찰합니다."