Seemingly in defiance of basic physics, cats consistently land on their feet after falling. In this paper, we design a controller that lands the Mini Cheetah quadruped robot on its feet as well. Specifically, we explore how trajectory optimization and machine learning can work together to enable highly dynamic bioinspired behaviors. We find that a reflex approach, in which a neural network learns entire state trajectories, outperforms a policy approach, in which a neural network learns a mapping from states to control inputs. We validate our proposed controller in both simulation and hardware experiments, and are able to land the robot on its feet from falls with initial pitch angles between -90 and 90 degrees.


翻译:似乎无视基本物理学,猫在坠落后总是在脚上落地。 在本文中,我们设计了一个控制器,将迷你切塔四重机器人也落脚。 具体地说,我们探索轨迹优化和机器学习如何能共同发挥作用,使高度动态的生物激励行为得以发生。 我们发现,神经网络在反射方法中学习了整个州轨迹,超过了政策方法,神经网络在其中学习了从各州到控制投入的绘图。 我们在模拟和硬件实验中验证了我们提议的控制器,并且能够将机器人从90到90度的最初倾角从瀑布降落在脚上。

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机器学习(Machine Learning)是一个研究计算学习方法的国际论坛。该杂志发表文章,报告广泛的学习方法应用于各种学习问题的实质性结果。该杂志的特色论文描述研究的问题和方法,应用研究和研究方法的问题。有关学习问题或方法的论文通过实证研究、理论分析或与心理现象的比较提供了坚实的支持。应用论文展示了如何应用学习方法来解决重要的应用问题。研究方法论文改进了机器学习的研究方法。所有的论文都以其他研究人员可以验证或复制的方式描述了支持证据。论文还详细说明了学习的组成部分,并讨论了关于知识表示和性能任务的假设。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ml/
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