Могут ли недорогие четвероногие роботы овладеть пакуром? Раскрытие революционной обучающей системы для гибкого роботизированного движения

Обучение гибкого роботизированного движения недорогих четвероногих роботов

Задача создания роботов, способных выполнять сложные физические задачи, такие как навигация в сложных средах, является давней проблемой в робототехнике. Одной из самых требовательных задач в этой области является паркур, вид спорта, который включает в себя преодоление препятствий с высокой скоростью и ловкостью. Для паркура требуются различные навыки, включая лазание, прыжки, ползание и наклон, что особенно сложно для роботов из-за необходимости точной координации, восприятия и принятия решений. Основная проблема, которую ставит перед собой эта статья и статья нацелена на то, как эффективно обучить роботов этими гибкими навыками паркура, позволяя им навигировать в разнообразных реальных сценариях.

Прежде чем перейти к предлагаемому решению, важно понимать текущее состояние искусства в области робототехники. Традиционные методы часто включают в себя ручное проектирование стратегий управления, что может быть трудоемким и требовать большей адаптивности к различным сценариям. Обучение с подкреплением (RL) показало перспективы в обучении роботов сложным задачам. Однако методы RL сталкиваются с проблемами, связанными с исследованием и передачей наученных навыков из симуляции в реальный мир.

Теперь давайте рассмотрим инновационный подход, предложенный исследовательской группой для решения этих проблем. Исследователи разработали двухэтапный метод RL, разработанный для эффективного обучения роботов навыкам паркура. Уникальность их подхода заключается в интеграции “мягких ограничений динамики” во время начальной стадии обучения, что является ключевым для эффективного приобретения навыков.

Подход исследователей включает несколько ключевых компонентов, способствующих его эффективности.

1. Специализированные политики навыков: Основой метода является создание специализированных политик навыков, необходимых для паркура. Эти политики создаются с использованием комбинации рекуррентных нейронных сетей (GRU) и многослойных персептронов (MLP), которые выводят позиции суставов. Они учитывают различные сенсорные входы, включая глубинные изображения, проприоцепцию (осознание положения тела), предыдущие действия и другие. Эта комбинация входов позволяет роботам принимать обоснованные решения на основе их окружения.

2. Мягкие ограничения динамики: Инновационным аспектом подхода является использование “мягких ограничений динамики” во время начальной стадии обучения. Эти ограничения направляют процесс обучения, предоставляя роботам важную информацию о их окружении. Введение мягких ограничений динамики позволяет исследователям обеспечить эффективное изучение навыков паркура. Это приводит к более быстрому обучению и улучшению производительности.

3. Симулированные окружения: Исследователи используют симулированные окружения, созданные с помощью IsaacGym, для обучения специализированных политик навыков. Эти окружения состоят из 40 треков, каждый из которых содержит 20 препятствий различной сложности. Свойства препятствий, такие как высота, ширина и глубина, линейно увеличиваются по сложности на треках. Это позволяет роботам постепенно осваивать все более сложные навыки паркура.

4. Структуры вознаграждения: Структуры вознаграждения имеют важное значение в обучении с подкреплением. Исследователи тщательно определяют вознаграждения для каждой специализированной политики навыков. Эти вознаграждения соответствуют конкретным целям, таким как скорость, сохранение энергии, глубина проникновения и объем проникновения. Структуры вознаграждения тщательно разработаны для поощрения желательного и подавления нежелательного поведения.

5. Адаптация к домену: Передача навыков, изученных в симуляции, в реальный мир является значительной проблемой в робототехнике. Исследователи используют техники адаптации к домену, чтобы преодолеть эту проблему. Роботы могут применять свои навыки паркура в практических условиях, адаптируя навыки, приобретенные в симулированных средах, к реальным сценариям.

6. Видение как ключевой компонент: Видение играет ключевую роль в обеспечении роботов способностью выполнять паркур с ловкостью. Визуальные сенсоры, такие как глубинные камеры, предоставляют роботам важную информацию о окружающей среде. Визуальное восприятие позволяет роботам ощущать свойства препятствий, готовиться к гибким маневрам и принимать обоснованные решения при подходе к препятствиям.

7. Производительность: Предложенный метод превосходит несколько базовых методов и абляций. Особенно метод RL в двухэтапном подходе с мягкими ограничениями динамики существенно ускоряет обучение. Роботы, обученные с использованием этого метода, достигают более высоких показателей успешного выполнения задач, требующих исследования, включая лазание, прыжки, ползание и наклон. Кроме того, рекуррентные нейронные сети оказываются незаменимыми для навыков, требующих памяти, таких как лазание и прыжки.

В заключение, данное исследование решает проблему эффективного обучения роботов ловким навыкам паркура. Инновационный двухэтапный подход RL с мягкими ограничениями динамики революционизировал способ, которым роботы приобретают эти навыки. Он использует зрение, симуляцию, структуры вознаграждения и доменную адаптацию, открывая новые возможности для роботов в навигации по сложным средам с точностью и ловкостью. Интеграция зрения подчеркивает его важность в робототехнике, позволяя в реальном времени воспринимать и принимать динамические решения. В заключение, этот инновационный подход является значительным прорывом в робототехнике, решая проблему обучения навыкам паркура и расширяя возможности роботов в выполнении сложных задач.