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四足ロボットが「二本足で立って階段を下りる」ことを学習!脚付きシステムよりも効率が 83% 高い

王林
王林転載
2023-04-09 11:21:081771ブラウズ

テスラとのロボットレースを覚えていますか?

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分社化した同社と同名の四足車輪脚ロボットです。チューリッヒにあるスイス連邦工科大学の会社—— Swiss-Mile は、以前は ANYmal 四足歩行ロボットとして知られていました。

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テスラとのレースから半年も経たないうちに、また大きなアップグレードを達成しました。

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今回のアップグレードにより、ロボットのアルゴリズムが改善され、その動作能力が直接的に UP UP UP!

両足で立って階段を降りることができます:

四足ロボットが「二本足で立って階段を下りる」ことを学習!脚付きシステムよりも効率が 83% 高い# (編集者の内 OS: ローラースケートを履いたら階段を降りると転ぶかも知れません(犬がウンコを食べる)

階段を登るのに疲れたら、エレベーターに乗り、前足でエレベーターのドアを開けてください:

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##障害に直面:

四足ロボットが「二本足で立って階段を下りる」ことを学習!脚付きシステムよりも効率が 83% 高い##また、いつ立ち上がるべきか、いつ「横になる」べきかを認識し、立脚と四脚動作の間の切り替えがよりスムーズになります:

四足ロボットが「二本足で立って階段を下りる」ことを学習!脚付きシステムよりも効率が 83% 高いAMP アルゴリズムが実際のロボットに初めて適用される

スイスマイルはこれまで、モデル予測制御 (MPC) と強化学習 (RL) を使用してきました。ただし、これには面倒な調整が必要です。この方法でのみ、理想的な運動方法を得ることができます。

四足ロボットが「二本足で立って階段を下りる」ことを学習!脚付きシステムよりも効率が 83% 高いこのアルゴリズムのアップグレードでは、研究者らはマルチ AMP (Adversarial Motion Priors) を使用しました。このアルゴリズムは、従来の強化学習フレームワークを強化します。ヒューリスティックを使用せずに、複数のモーション事前分布の模倣ターゲットとモーション選択プロセスを自動化します。

四足ロボットが「二本足で立って階段を下りる」ことを学習!脚付きシステムよりも効率が 83% 高いAMP とは正確には何ですか?

これは、物理的なキャラクター アニメーションに基づく敵対的学習システムです。カリフォルニア大学バークレー校と上海交通大学の研究者によって提案され、スイス マイルはこの手法を応用しました。初めて本物のロボットに乗りました!

一般的な模倣学習では、追従対象となる模倣が必要なモーションクリップを多数手動で抽出する必要がありますが、AMPを利用することで目的のタスクを達成するために適切なモーションクリップを自動選択することができ、誤差計測を外部委託します、フェーズおよびモーション クリップの選択を Discriminator に送信します。Discriminator は、ポリシーとモーション データの状態遷移を区別することを学習します。

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シミュレーションと導入トレーニング

研究者はマルチ AMP を使用しますフレームワーク 16 自由度のスイスマイルに展開され、Isaac Gym シミュレーターを使用して実装されているため、4000 台を超えるロボットが 42 分間で同時にスキルをトレーニングできます。

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トレーニング環境は 3 つのタスクで構成されます:

最初のタスクタスクは四足歩行であり、モーション データは RL 戦略によって記録された動きで構成されます。

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#2 番目のタスクは、スキルを回避して、ロボットがテーブルの下に隠れるようにすることです。スキルのモーション データは軌道最適化パイプラインによって生成され、MPC コントローラーによって展開および追跡されます。

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#最後のタスクは、「立ち」と「4 足」の間の動作の変換です。ロボットはデータを使用して、解決 カップリング スキルを使用すると、立ったときと同じ動作で、後ろ足で立ち、両足で滑らせ、最後に再び座ることができます。

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ついに、スイスマイルが実際の環境に導入されました.研究者たちは、脚関節のアクチュエーターモデルを使用して、シミュレーションから現実へのギャップを埋め、不整地トレーニングやランダム干渉などを使用してロバスト性を向上させます。ジョイント速度がアクチュエータの制限を超えた場合、ロボットは端末軌道を通じて制限の安全な許容範囲を維持することを学習します。

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四足歩行ロボットですか、それとも人型ロボットですか?脚付きシステムよりも効率が 83% 向上!

スイスマイルは四足歩行ロボットであるだけでなく、人型ロボットでもあります。

車輪型は脚式に比べて多くの大きな利点があり、アルゴリズムの改良により、ロボットは「人型ロボット」の状態で直立し、滑走や階段の上り下りが可能になります。 、下り坂やその他の難しい動きでも、より速く効率的に移動でき、4本足で歩くよりもはるかに速く、脚付きシステムよりも83%効率的です。

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同社は将来、地図作成や地図作成などのさまざまなタスクを実行できる車輪脚ロボットを商品化したいと考えています。検査、災害救助、都市環境における物流など

おそらくいつか、ロボットが、上げた「前脚」をアームとして使って特急荷物をつかみ、背中の貨物室に入れて戻ってくる姿を目にすることになるでしょう。四つん這いでできるだけ早く玄関までお届けします。

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