控制
從凸優化 MPC 到深度強化學習,機器人控制領域的關鍵論文導讀。
論文導讀:Learning Agile and Dynamic Motor Skills for Legged Robots——用學習到的致動器模型跨越模擬與真實的鴻溝
拆解 ETH Zürich 團隊如何訓練一個「致動器網路」學習真實馬達的非線性順從與阻尼特性,把這個學到的致動器模型接進高擬真物理模擬,讓純模擬訓練出的強化學習步態控制策略,能零樣本遷移到真實 ANYmal 四足機器人上。
閱讀導讀論文導讀:MIT Cheetah 3 凸優化 MPC——1 毫秒內解出地面反作用力
拆解 MIT Cheetah 3 團隊如何把四足機器人動力學簡化成凸優化問題,在 1 毫秒內、20-30 Hz 頻率下即時求解地面反作用力,用同一套控制器涵蓋站立、小跑、飛奔小跑、彈跳、綁跳、側步、三腳步態與完整 3D 奔馳八種步態。
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