Reinforcement Learning For Quadrupedal Locomotion: Current Advancements And Future Perspectives

要約

近年、強化学習 (RL) ベースの四足歩行制御が、従来の制御方法と比較した自律学習と適応の潜在的な利点によって、広範囲に研究される分野として浮上しています。
この論文では、RL 技術を四足ロボットの移動コントローラーの開発に適用する際の最新の研究について包括的に研究しています。
学習アルゴリズム、トレーニング カリキュラム、報酬の定式化、シミュレーションから現実への移行技術など、RL ベースの移動コントローラーの中核となる概念、方法論、主な進歩の詳細な概要を紹介します。
この研究では、歩行制限アプローチと歩行制限アプローチの両方を取り上げ、それぞれの長所と限界を強調しています。
さらに、これらのコントローラーとロボット ハードウェアの統合、および適応動作を可能にするセンサー フィードバックの役割についても説明します。
この論文では、外受容センシングの組み込み、モデルベース技術とモデルフリー技術の組み合わせ、オンライン学習機能の開発など、将来の研究の方向性についても概説しています。
私たちの研究の目的は、研究者や実践者に RL ベースの移動制御装置の最先端の包括的な理解を提供し、既存の研究に基づいて構築し、実際の四足歩行ロボットの可動性と適応性を強化するための新しいソリューションを探索できるようにすることです。
-世界環境。

要約(オリジナル)

In recent years, reinforcement learning (RL) based quadrupedal locomotion control has emerged as an extensively researched field, driven by the potential advantages of autonomous learning and adaptation compared to traditional control methods. This paper provides a comprehensive study of the latest research in applying RL techniques to develop locomotion controllers for quadrupedal robots. We present a detailed overview of the core concepts, methodologies, and key advancements in RL-based locomotion controllers, including learning algorithms, training curricula, reward formulations, and simulation-to-real transfer techniques. The study covers both gait-bound and gait-free approaches, highlighting their respective strengths and limitations. Additionally, we discuss the integration of these controllers with robotic hardware and the role of sensor feedback in enabling adaptive behavior. The paper also outlines future research directions, such as incorporating exteroceptive sensing, combining model-based and model-free techniques, and developing online learning capabilities. Our study aims to provide researchers and practitioners with a comprehensive understanding of the state-of-the-art in RL-based locomotion controllers, enabling them to build upon existing work and explore novel solutions for enhancing the mobility and adaptability of quadrupedal robots in real-world environments.

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