要約
エア ホッケーは非常に反応性の高いゲームであり、プレーヤーは確率的なパックとコンタクトのダイナミクスを素早く判断する必要があります。
射撃角度を計画するための確率的最適制御と、制約されたマレット軌道を継続的に生成するためのサンプリングベースのモデル予測制御を組み合わせた階層フレームワークを実装します。
当社のエージェントは、NeurIPS 2023 のロボット エアホッケー チャレンジ コンテストの一環として、シミュレーションおよび物理セットアップで導入および評価されました。
要約(オリジナル)
Air hockey is a highly reactive game which requires the player to quickly reason over stochastic puck and contact dynamics. We implement a hierarchical framework which combines stochastic optimal control for planning shooting angles and sampling-based model-predictive control for continuously generating constrained mallet trajectories. Our agent was deployed and evaluated in simulation and on a physical setup as part of the Robot Air-Hockey challenge competition at NeurIPS 2023.
arxiv情報
| 著者 | Julius Jankowski,Ante Marić,Sylvain Calinon |
| 発行日 | 2024-01-26 15:55:24+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
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