Quadrupedal robots resemble the physical ability of legged animals to walk through unstructured terrains. However, designing a controller for quadrupedal robots poses a significant challenge due to their functional complexity and requires adaptation to various terrains. Recently, deep reinforcement learning, inspired by how legged animals learn to walk from their experiences, has been utilized to synthesize natural quadrupedal locomotion. However, state-of-the-art methods strongly depend on a complex and reliable sensing framework. Furthermore, prior works that rely only on proprioception have shown a limited demonstration for overcoming challenging terrains, especially for a long distance. This work proposes a novel quadrupedal locomotion learning framework that allows quadrupedal robots to walk through challenging terrains, even with limited sensing modalities. The proposed framework was validated in real-world outdoor environments with varying conditions within a single run for a long distance.


翻译:四肢机器人类似于断腿动物在无结构地形中行走的物理能力。 但是,设计四肢机器人的控制器因其功能复杂性而构成重大挑战,需要适应各种地形。 最近,在四肢动物如何学会走路的经验的启发下,利用深厚的强化学习合成了自然的四肢运动。然而,最先进的方法在很大程度上取决于一个复杂和可靠的感测框架。 此外,以前仅依靠自行感知的工程在克服具有挑战性的地形方面展示得有限,特别是在远距离。这项工作提出了一个新的四肢移动学习框架,允许四肢机器人穿越具有挑战性的地形,即使采用有限的感测方式。拟议的框架在现实世界的室外环境中得到验证,条件各不相同,单程长距离不等。

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