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# Computerwissenschaften# Robotik

Fortschritte in der Beinrobotik: Bipedale Bewegung lernen

Quadrupedale Roboter lernen, auf zwei Beinen zu laufen, was ihre Vielseitigkeit verbessert.

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Roboter, die auf Beinen laufen, bekannt als beinbetriebene Roboter, werden immer fortschrittlicher und anpassungsfähiger. Sie können sich besser über verschiedene Oberflächen bewegen als Roboter mit Rädern oder Ketten. Während vierbeinige Roboter für ihre Stabilität bekannt sind, können Roboter, die auf zwei Beinen laufen, komplexere Aufgaben erledigen, weil ihre Arme frei sind, um Objekte zu handhaben. Das wirft die Frage auf, ob vierbeinige Roboter Lernen können, auf zwei Beinen zu laufen, indem sie ihre Hinterbeine zum Gehen und ihre Vorderbeine für Aufgaben nutzen.

Herausforderungen beim bipedalen Laufen

Ein grosses Problem beim Lernen, wie vierbeinige Roboter wie Menschen zu laufen, ist ihr Design. Im Gegensatz zu zweibeinigen Robotern, die flache und starke Füsse haben, haben vierbeinige Roboter normalerweise weiche Füsse, die nur an bestimmten Punkten den Boden berühren, was das Laufen weniger stabil macht. Ausserdem sind die Hinterbeine dieser Roboter nicht zum Laufen auf zwei Beinen ausgelegt; sie haben eine begrenzte Bewegung und sind nicht so effektiv wie die von echten zweibeinigen Robotern, was es ihnen schwer macht, das Gleichgewicht zu halten.

Es gibt zwei Hauptwege, um die Herausforderung des bipedalen Laufens bei vierbeinigen Robotern anzugehen: mithilfe von mathematischen Modellen oder durch adaptive Lernmethoden. Modellbasierte Methoden basieren auf präzisen mathematischen Modellen, um dem Roboter zu helfen, dynamisch zu bewegen; jedoch können sie in neuen Situationen Schwierigkeiten haben, da sie nicht immer vorhersagen können, wie sich der Roboter mit dem Boden interagiert. Lernmethoden, insbesondere verstärkendes Lernen, ermöglichen es dem Roboter, seine Bewegungen anzupassen, indem er erkundet, wie sein Körper mit verschiedenen Terrains interagiert, und machen ihn so flexibler in seinen Bewegungen.

Lernmethoden in der Robotik

Mit den Fortschritten bei Robotern haben viele Forscher untersucht, wie man verstärkendes Lernen nutzen kann, um Robotern das Laufen beizubringen. Zunächst wurde dies in Computersimulationen durchgeführt, die die realen Bedingungen nicht genau widerspiegelten. Viele Forscher verwendeten Methoden, die entweder nach Referenzdaten suchten, um effektive Bewegungen zu lernen, oder Daten aus realen aufgezeichneten Bewegungen nutzten, die den Lernprozess des Roboters leiteten.

Lernmethoden, die auf Referenzen basieren, nutzen Vorwissen, um den Prozess zu beschleunigen, sodass es für den Roboter einfacher wird, effektive Bewegungsmuster zu lernen. Diese Methoden nutzen oft Daten aus menschlichen Bewegungen oder simulierten Ausgaben, die eine Grundlage für das Training des Roboters bieten. Eine Art von Lernansatz, die als Adversarial Motion Priors (AMP) bekannt ist, vergleicht die Bewegungen des Roboters mit einem Datensatz effektiver Bewegungen, um sicherzustellen, dass sie stilistisch nah bleiben.

Der Lernrahmen

Um einem vierbeinigen Roboter das Nachahmen bipedaler Bewegungen beizubringen, wurde ein Lernrahmen entwickelt, der ein Lehrer-Schüler-Modell beinhaltet. In diesem Modell nutzt die Lehrerpolitik privilegierte Informationen über die Umgebung, die der Roboter nicht selbst wahrnehmen kann. Die Schülerpolitik hingegen zielt darauf ab, die Aktionen des Lehrers basierend auf vergangenen Erfahrungen nachzuahmen.

Die Lehrerpolitik ist so gestaltet, dass der Roboter besser lernt, indem sie wichtige Informationen über das Terrain und seine Bewegungen kodiert. Sie sammelt Daten während ihrer Trainingseinheiten, die dem Schülerroboter helfen, diese Aktionen effektiv nachzuahmen. Der Schülerroboter nutzt dann seine eigenen Beobachtungen, um sein Verständnis dafür zu vertiefen, wie man diese Bewegungen ausführt.

Referenzbewegungen erzeugen

Um effektive Bewegungen für die bipedale Fortbewegung zu schaffen, werden verschiedene Methoden zur Datenerfassung verwendet. Eine beliebte Methode ist die Bewegungsaufnahme-Technologie, die die Bewegungen realer Subjekte aufzeichnet, um Datensätze zu erstellen. Allerdings erfordert diese Daten oft Anpassungen, um zu dem spezifischen Roboterdesign zu passen, was zu Komplikationen führen kann.

Ein weiterer Ansatz ist die Trajektorienoptimierung (TO), die den Prozess der Erstellung von Bewegungsreferenzen vereinfachen kann, ohne Daten umfangreich anpassen zu müssen. Diese Methode konzentriert sich darauf, sanfte und energieeffiziente Bewegungen zu erzeugen, wodurch eine Vielzahl von Bewegungen erlernt werden kann.

Durch die Optimierung der Bewegungstrajektorien mittels TO können Forscher sicherstellen, dass der Roboter effektive bipedale Bewegungen lernt und gleichzeitig die Herausforderungen minimiert, die normalerweise mit der Anpassung von Daten an verschiedene Roboterdesigns verbunden sind.

Den Roboter trainieren

Beim Training des Roboters, damit er mit seinen Hinterbeinen auf zwei Beinen läuft, wird eine kontrollierte Umgebung eingerichtet, um effektives Lernen sicherzustellen. Der Roboter durchläuft mehrere Trainingseinheiten, wobei jede Einheit eine festgelegte Anzahl von Schritten dauert. Wenn der Roboter auf ein Hindernis stösst, wie z.B. fällt oder kollidiert, endet die Trainingseinheit, um ihn zu schützen.

Um dem Roboter zu helfen, sich an reale Bedingungen anzupassen, wird die Domänenrandomisierung eingesetzt. Das bedeutet, dass verschiedene Faktoren, die die Bewegung beeinflussen, wie Terrainart und Reibungsniveaus, während des Trainings zufällig geändert werden. Diese Methode ermöglicht es dem Roboter zu lernen, wie man mit einer Vielzahl von Szenarien umgeht, was dazu beiträgt, seine Leistung in realen Anwendungen zu verbessern.

Leistungsbewertung

Nach dem Training wird die Leistung des vierbeinigen Roboters in verschiedenen Umgebungen getestet, um zu sehen, wie gut er auf zwei Beinen laufen kann. Die Genauigkeit der Verfolgung und die Bewegungsstabilität des Roboters werden unter verschiedenen Bedingungen bewertet, einschliesslich flacher Oberflächen und Bereichen mit Herausforderungen wie Neigungen und Hindernissen.

Der Roboter schneidet im Allgemeinen bei langsameren Geschwindigkeiten auf einfacheren Terrains gut ab. Wenn jedoch die Geschwindigkeit zunimmt oder das Terrain schwieriger wird, kann die Leistung variieren. Diese Variabilität ist besonders offensichtlich, wenn er mit Hindernissen konfrontiert wird, aufgrund der Einschränkungen, die durch sein Design auferlegt werden.

Bei der Untersuchung der Reaktion auf Druckkräfte zeigt die Fähigkeit des Roboters, sich nach einer Störung zu stabilisieren, Einblicke in seine Widerstandsfähigkeit. In Tests, in denen eine Druckkraft angewendet wird, zeigt der Roboter eine schnelle Erholung, was zeigt, dass das Training ihn gut darauf vorbereitet hat, unerwartete Veränderungen in seiner Umgebung zu bewältigen.

Fazit und Ausblick

Durch diese Forschung wurde ein neuer Rahmen etabliert, der es vierbeinigen Robotern hilft, effektiv auf zwei Beinen zu laufen. Durch die Nutzung einer Lehrmethode, die sowohl privilegierte als auch Terraininformationen integriert, können die Roboter besser anpassen und Herausforderungen überwinden. Die Ergebnisse sind vielversprechend und zeigen, dass Roboter effektive bipedale Fortbewegung erreichen können.

In Zukunft ist das Ziel, diese bipedalen Bewegungen robuster zu machen, insbesondere auf unebenem Gelände, und diese Fähigkeiten schliesslich auf echte Roboter anzuwenden. Dies wird die allgemeine Nützlichkeit von beinbetriebene Robotern erhöhen, sodass sie eine breitere Palette von Aufgaben in verschiedenen Umgebungen ausführen können. Durch die kontinuierliche Entwicklung und Verfeinerung dieser Techniken hoffen die Forscher, das volle Potenzial der beinbetriebenen Robotik in der Zukunft zu erschliessen.

Originalquelle

Titel: Learning Bipedal Walking on a Quadruped Robot via Adversarial Motion Priors

Zusammenfassung: 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.

Autoren: Tianhu Peng, Lingfan Bao, Joseph Humphreys, Andromachi Maria Delfaki, Dimitrios Kanoulas, Chengxu Zhou

Letzte Aktualisierung: 2024-07-02 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2407.02282

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.02282

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

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