当机器人可以通过超过当前地形一半的长度时会被安排到更难的地形,当机器人少于期望距离一半时会被安排到更简单的地形。 阶段2:提炼方向和外部信息 本文阶段1使用的数据包含了扫描点和目标方向这些真实机器人无法获取的数据,故阶段2的目的是为了训练一个神经网络仅使用板载传感器的数据以推测扫描点和目标方向。
●分层动作学习框架:提出了一种分层动作学习框架,用于四足机器人,该框架能够有效地学习和生成类似动物的生动动作和策略性行为。 ●生成式预训练模型应用在机器人控制中:第一次将基于生成式预训练模型的方法应用于四足机器人的动作控制,...
近日,百度强化学习团队发布了四足机器人控制上的最新研究进展,采用自进化的步态生成器与强化学习联合训练,从零开始学习并掌握多种运动步态,一套算法解决包括独木桥、跳隔板、钻洞穴等多种场景控制难题。百度已开源全部仿真环境和训练代码,并公开相关论文。 足式机器人的控制一直是机器人控制领域的研究热点,因为相比于常...
腿式机器人的快速稳定运动涉及苛刻且矛盾的要求，特别是快速控制频率和精确的动力学模型。受益于神经网络的通用逼近能力和离线优化，强化学习已被用于解决有腿机器人运动中的各种具有挑战性的问题；然而，四足机器人的最优控制需要优化多个目标，如保持平衡、提高效率、实现周期性步态和服从命令等。这些目标不能总是同时...
P2的流程图显示,首先通过一个物理模型生成一系列轨迹作为参考运动,然后将这些轨迹与环境信息一起作为强化学习策略的输入,以优化四足机器人在复杂地形上的步态。这个流程看起来既经典又优雅,非常合理。Boston Dynamics在MPC方面已经有三十年的经验,他们的动力学表示方法在世界上也是顶尖的。引入强化学习的主要目的是为了...
四足机器人的运动控制方法研究 1.传统运动控制 - 基于模型的控制方法 目前,在四足机器人研究领域内应用最广泛的控制方法就是基于模型的控制方法,其中主要包括基于虚拟模型控制(Virtual Model Control,VMC)方法 、基于零力矩点(Zero Moment Point,ZMP) 的控制
本研究提出了一种新的四足机器人动作学习框架,旨在使机器人展现出类似动物的生动动作和策略性。该框架分为三个层次:基础层次PMC通过深度生成式模型学习动物运动数据集中的原始动作,生成控制信号以促使机器人行为与真实动物相似; EPMC环境层次结合基础层次的知识,通过强化学习适应不同的环境和障碍物,如梯子、狭窄通道、栏...
通过残差强化学习实现近距离四轴飞行器的稳健控制 四旋翼 有趣的机器人 1317 0 使用运动约束强化学习的四足机器人 有趣的机器人 884 0 受发卡弯曲启发的软体机器人驱动器 四足机器人 水下机器人 机器鱼 ICRA2023 有趣的机器人 2.4万 12 电液肌肉单腿机器人 灵活的腿 轻巧的腿 有趣的机器人 1577 0 ...
这种自适应能力使得四足机器人能够探索并征服更广阔的自然环境。四、从四足到两腿：步态转换的奇迹 更令人瞩目的是，这项技术还促进了机器人步态转换的实现。通过深度强化学习与模仿学习的结合，研究人员可以首先让机器人观察并学习动物或人类的行走模式，然后在此基础上进行微调和优化。因此，原本设计为四足行走的机器人...
🤖 本文研究了如何利用强化学习(RL)来解决轮式四足操控机器人的全身运动操控问题。具体来说,我们关注如何协调机器人中的浮动基座和机械臂,以实现任务空间中的六维(6D)末端执行器(EE)姿态跟踪。与传统方法不同,直接EE姿态跟踪需要在全身运动的冗余自由度之间实现内在平衡。🎯...