Variable Stiffness for Robust Locomotion through Reinforcement Learning

要約

補強能力のある移動により、脚のあるロボットは非常に動的な動きを実行できますが、多くの場合、関節の剛性の時間のかかる手動チューニングを伴うことがよくあります。
このホワイトペーパーでは、関節位置とともに可変剛性をアクション空間に統合する新しいコントロールパラダイムを紹介し、一方的な剛性（PJS）、レッグごとの剛性（PLS）、ハイブリッド関節剛性（HJLS）などのグループ化された剛性制御を可能にします。
ルグごとの剛性（PLS）のグループ化を伴う可変剛性ポリシーが、速度追跡とプッシュリカバリの位置ベースのコントロールを上回ることを示します。
対照的に、HJLSはエネルギー効率に優れています。
私たちのポリシーはフラットフロアでのみ訓練されているという事実にもかかわらず、私たちの方法は、多様な屋外地形での堅牢な歩行行動を示しており、堅牢なSIMからリアルへの転送を示しています。
私たちのアプローチは、さまざまなメトリックで競争結果を維持しながら、ジョイントごとの剛性の調整を排除することにより、設計を簡素化します。

要約(オリジナル)

Reinforcement-learned locomotion enables legged robots to perform highly dynamic motions but often accompanies time-consuming manual tuning of joint stiffness. This paper introduces a novel control paradigm that integrates variable stiffness into the action space alongside joint positions, enabling grouped stiffness control such as per-joint stiffness (PJS), per-leg stiffness (PLS) and hybrid joint-leg stiffness (HJLS). We show that variable stiffness policies, with grouping in per-leg stiffness (PLS), outperform position-based control in velocity tracking and push recovery. In contrast, HJLS excels in energy efficiency. Despite the fact that our policy is trained on flat floor only, our method showcases robust walking behaviour on diverse outdoor terrains, indicating robust sim-to-real transfer. Our approach simplifies design by eliminating per-joint stiffness tuning while keeping competitive results with various metrics.

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