From Rolling Over to Walking: Enabling Humanoid Robots to Develop Complex Motor Skills

要約

この論文では、ヒューマノイドロボットが強化学習を通じて包括的な運動スキルを獲得するための革新的な方法を紹介します。
このアプローチは、ロボット工学の発達原理に根ざした達成トリガー型のマルチパス報酬関数を利用しており、通常は人間の幼児が習得する粗大運動スキルを単一のトレーニング段階でロボットが学習できるようにします。
提案された手法は、シミュレーション環境内での成功率と学習速度の点で、標準的な強化学習手法よりも優れています。
幼児の学習に不可欠な自己発見と探索の原理を活用することにより、この方法は、ヒューマノイドロボットの運動技能の習得を大幅に前進させる可能性を秘めています。

要約(オリジナル)

This paper presents an innovative method for humanoid robots to acquire a comprehensive set of motor skills through reinforcement learning. The approach utilizes an achievement-triggered multi-path reward function rooted in developmental robotics principles, facilitating the robot to learn gross motor skills typically mastered by human infants within a single training phase. The proposed method outperforms standard reinforcement learning techniques in success rates and learning speed within a simulation environment. By leveraging the principles of self-discovery and exploration integral to infant learning, this method holds the potential to significantly advance humanoid robot motor skill acquisition.

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