Learning Bipedal Walking on a Quadruped Robot via Adversarial Motion Priors

要約

これまでの研究では、四足ロボットが困難な地形で機敏で堅牢な移動を実証することに成功しました。
ただし、四足ロボットの二足歩行モードは未検証のままです。
この論文では、もともと四足歩行ロボット用に設計された学習フレームワークを、二足歩行モードで盲目的移動を操作するために適応させる方法を検討します。
私たちは、教師と生徒のポリシーを備えた Adversarial Motion Priors を組み込んだフレームワークを活用して、基準軌道の模倣と厳しい地形でのナビゲーションを可能にします。
私たちの研究では、平坦な地形と複雑な地形の両方で安定した歩行を実現することを目的として、同様の学習フレームワークを二足歩行モードの四足歩行ロボットに転送して評価することが含まれています。
私たちのシミュレーション結果は、訓練されたポリシーにより、四足ロボットが平らな地形と、階段や凹凸のある表面などの困難な地形の両方を移動できることを示しています。

要約(オリジナル)

Previous studies have successfully demonstrated agile and robust locomotion in challenging terrains for quadrupedal robots. However, the bipedal locomotion mode for quadruped robots remains unverified. This paper explores the adaptation of a learning framework originally designed for quadrupedal robots to operate blind locomotion in biped mode. We leverage a framework that incorporates Adversarial Motion Priors with a teacher-student policy to enable imitation of a reference trajectory and navigation on tough terrain. Our work involves transferring and evaluating a similar learning framework on a quadruped robot in biped mode, aiming to achieve stable walking on both flat and complicated terrains. Our simulation results demonstrate that the trained policy enables the quadruped robot to navigate both flat and challenging terrains, including stairs and uneven surfaces.

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