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네 발 달린 로봇이 '두 발로 서서 계단 내려가기'를 배운다! 다리형 시스템보다 83% 더 효율적

王林

풀어 주다： 2023-04-09 11:21:08

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1809명이 탐색했습니다.

테슬라와 함께 경주했던 로봇을 기억하시나요?

네 발 달린 로봇이 두 발로 서서 계단 내려가기를 배운다! 다리형 시스템보다 83% 더 효율적

이것은 스위스 취리히에 위치한 스위스연방공과대학의 스핀오프 회사인 스위스-스위스마일(구 스위스-스위스-마일)이 개발한 회사와 동일한 이름을 가진 네발 달린 바퀴 달린 로봇입니다. ANYmal 4족 로봇.

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테슬라와 경주를 시작한 지 반년도 채 되지 않아 또 한 번의 대대적인 업그레이드를 이뤄냈습니다.

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이번 업그레이드로 로봇의 알고리즘이 향상되었으며, 이동 능력이 직접적으로 향상되었습니다. UP UP UP!

두 다리로 서서 계단을 내려갈 수도 있습니다:

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(편집자 내부 OS : 롤러스케이트를 신고 계단을 내려갈 경우 넘어져 똥을 먹을 수도 있습니다.)

계단 오르기 힘들면 엘리베이터를 타고 엘리베이터 문을 손으로 누르세요. 앞발:

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장애물에 쉽게 대처할 수 있음:

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일어서야 할 때와 "누워야 할" 때, 서 있는 사이의 전환도 알고 있습니다. 다리와 네 발의 움직임이 더 부드러워졌습니다.

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AMP 알고리즘이 실제 로봇에 처음으로 적용되었습니다.

Swiss-Mile은 이전에 모델 예측 제어(MPC) 및 강화 학습(RL) 방법을 사용했습니다. , 그러나 이상적인 이동 방법을 얻으려면 지루한 조정이 필요합니다.

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이번 알고리즘 업그레이드에서 연구원들은 Multi-AMP(Adversarial Motion Priors 적대적 모션 사전) 알고리즘을 사용하여 기존 강화 학습 프레임워크를 향상시켰습니다. 이 프레임워크는 모방 대상과 모션에 대해 여러 모션 사전을 자동으로 실행할 수 있습니다. 선택 과정.

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AMP란 정확히 무엇인가요?

이는 캘리포니아 대학, 버클리 대학, 상하이 자오퉁 대학 연구진이 제안한 신체 캐릭터 애니메이션 기반의 적대적 학습 시스템으로, 스위스마일은 이 방법을 실제 로봇에 최초로 적용했습니다!

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일반적인 모방 학습의 경우 일반적으로 추적 대상으로 모방해야 하는 많은 수의 모션 클립을 수동으로 추출해야 하지만 AMP를 사용하면 대상 작업을 달성하기 위해 적절한 모션 클립을 자동으로 선택할 수 있습니다. 그리고 모션 클립 선택을 판별자에게 전달하면 판별자는 모션 데이터의 정책과 상태 전환을 구별하는 방법을 학습합니다.

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시뮬레이션 및 배포 교육

연구원들은 16 자유도로 Swiss-Mile에 Multi-AMP 프레임워크를 배포하여 ⽤ Isaac Gym 시뮬레이터를 4000개 이상의 로봇으로 동시에 구현할 수 있었습니다. 42분 안에 기술을 훈련하세요.

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훈련 환경은 세 가지 작업으로 구성됩니다.

첫 번째 작업은 네 발 움직임이며, 움직임 데이터는 RL 전략에 의해 기록된 움직임으로 구성됩니다.

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두 번째 과제는 회피 스킬을 사용해 로봇을 테이블 밑에 숨기는 것입니다. 스킬의 모션 데이터는 궤적 최적화 파이프라인에 의해 생성되고 MPC 컨트롤러에 의해 배포 및 추적됩니다.

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마지막 작업은 '서기'와 '네 발로 걷기' 사이의 움직임 전환입니다. 로봇은 데이터 디커플링 기술을 사용하여 뒷다리로 일어서고 두 다리로 미끄러지며 마지막으로 앉기(Sit)를 사용할 수 있습니다. 일어설 때와 같은 방식으로 다시 내려옵니다.

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마침내 연구원들은 다리 관절의 액추에이터 모델을 사용하여 시뮬레이션과 현실의 격차를 해소했으며 거친 지형 훈련, 무작위 간섭 등을 사용하여 개선했습니다. 견고성, 안정성; 특정 관절 속도가 액추에이터의 한계를 초과하는 경우 로봇은 터미널 궤적을 통해 한계의 안전한 허용 오차를 유지하는 방법을 학습합니다.

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4족 로봇 또는 인간형 로봇? 다리형 시스템보다 83% 더 효율적입니다!

Swiss-Mile은 다리가 4개인 로봇일 뿐만 아니라 휴머노이드 로봇이기도 합니다.

바퀴 달린 버전은 다리가 있는 버전에 비해 많은 중요한 장점이 있습니다. 알고리즘이 개선되면 로봇은 "휴머노이드 로봇" 상태에서 직접 일어서서 활공, 계단 오르기, 이동 등 어려운 동작을 수행할 수 있습니다. 내리막길은 네 다리로 걷는 것보다 훨씬 빠르고 효율적으로 이동할 수 있으며 다리가 있는 시스템보다 83% 더 효율적입니다!

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