動物を模倣してロボットの機敏な移動に関する動作を学習!

3つの要点
✔️ ロボットの動きを現実の動物の動作を模倣して多様かつ機敏なスキルの獲得
✔️ シミュレーション内のロボットの方策を現実世界のロボットに対して適応
✔️ 未知のDynamicsに対しても適応可能

Learning Agile Robotic Locomotion Skills by Imitating Animals
written by Xue Bin Peng, Erwin Coumans, Tingnan Zhang, Tsang-Wei Lee, Jie Tan, Sergey Levine
(Submitted on 2 April 2020)
Comments: Published by RSS2020
Subjects: Robotics (cs.RO), Machine Learning (cs.LG)

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はじめに

RSS2020の国際会議ベストペーパーとして選ばれた論文を紹介します。ロボットの歩行に関する研究は多くされていますが、多様でかつ素早い動作を可能にする学習は未だに難しいとされています。これを可能にする方法の一つとして、人間が手動でロボットのコントローラーをデザインすることが挙げられますが、とても時間がかかるため良い方法とは言い難いです。逆に、強化学習を利用して学習する方法もありますが、多様かつ素早い移動のスキルを獲得するための報酬関数の定義がとても難しく、専門的な知識が多く必要ともされています。本研究は、現実世界の動物の歩行を模倣してロボットの歩行のスキルを獲得するというものです。現実世界の動物とロボットは形態的に異なること、そしてシミュレーション内で学習した方策を現実世界のロボットの方策に転移させる必要があることなど、これらをどのように解決していったかを紹介していきたいと思います。

山田