【标题】Sim-to-Real Learning for Bipedal Locomotion Under Unsensed Dynamic Loads

【作者团队】Jeremy Dao, Kevin Green, Helei Duan, Alan Fern, Jonathan Hurst

【发表日期】2022.4.9

【论文链接】https://arxiv.org/pdf/2204.04340.pdf

【推荐理由】最近关于双足运动模拟真实学习的研究表明，在各种地形上，它的鲁棒性和灵活性都达到了新的水平。然而，这项工作以及大多数以前的两足运动工作，都没有考虑在各种外部载荷下的运动，这些载荷会显著影响整个系统动力学。在许多应用中，机器人需要在各种潜在的动态负载下保持稳健的运动，比如搬运装有液体的容器，理想情况下不需要额外的负载感应能力。本文探索了强化学习（RL）的能力，以及在动态负载下仅使用本体感觉反馈的双足运动的模拟到真实转换。证明了之前为空载运动训练的RL策略对于某些负载是失败的，并且简单地在负载环境中训练就足以产生成功的和改进的策略。本文还比较了针对每个负荷的专门训练策略与针对所有考虑的负荷的单一策略，并分析了产生的步态如何变化以适应不同的负荷。

 

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