Learning Terrain-Adaptive Locomotion with Agile Behaviors by Imitating Animals

要約

この論文では、実際の動物の行動を模倣し、困難な地形を横断できる四足ロボットを制御するための一般的な学習フレームワークを紹介します。
私たちの手法は、実際の動物の動きから学習する模倣学習ステップと、目に見えない地形への一般化を可能にする地形適応ステップの 2 つのステップで構成されます。
地形に適応した移動を容易にするために、さまざまな地形でのラブラドールの動きをキャプチャします。
私たちの実験は、ポリシーがさまざまな地形を横断し、自然に見える動作を生成できることを示しています。
私たちは、ゼロショットシミュレーションから現実への転送を介して実際の四足歩行ロボット Max にこの手法を導入し、階段の上り下りで 1.1 m/s の速度を達成しました。

要約(オリジナル)

In this paper, we present a general learning framework for controlling a quadruped robot that can mimic the behavior of real animals and traverse challenging terrains. Our method consists of two steps: an imitation learning step to learn from motions of real animals, and a terrain adaptation step to enable generalization to unseen terrains. We capture motions from a Labrador on various terrains to facilitate terrain adaptive locomotion. Our experiments demonstrate that our policy can traverse various terrains and produce a natural-looking behavior. We deployed our method on the real quadruped robot Max via zero-shot simulation-to-reality transfer, achieving a speed of 1.1 m/s on stairs climbing.

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