Robust Recovery Controller for a Quadrupedal Robot using Deep Reinforcement Learning

最新推荐文章于 2024-11-15 13:04:26 发布
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本文探讨了腿部机器人从跌倒中恢复的能力，提出了一种基于多层次行为的控制器，该控制器由四个神经网络策略组成，包括三个具体行为和一个行为选择器，采用多任务深度强化学习方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Goal

the ability to recover from a fall of a legged robot

Contribution

  1. a hierarchical behavior-based controller
    controller有4个neural network policies, 包括3个behaviors和1个behavior selector.
    muti-task DRL
优化案例(part8)--Robust Recovery of Subspace Structures by Low-Rank Representation
小山羊的学习日志
08-02 612
学习笔记，仅供参考，有错必纠 文章目录目标函数优化方案算法流程 目标函数 为了从被误差E0(X=X0+E0)E_0(X = X_0+E_0)E0​(X=X0​+E0​)破坏的给定观测矩阵X中恢复低秩矩阵X0X_0X0​，考虑以下正则化秩最小化问题是简单的: 其中，λ>0\lambda > 0λ>0是一个参数，∣∣⋅∣∣l||\cdot||_l∣∣⋅∣∣l​表示某种正则化策略，如Fig. 2(a) 展示了用于对噪声建模的Frobenius范数，[7]采用的L0L_0L0​范数用于表
A Guide Resource for Deep Reinforcement Learning
AI拉呱，专注于人工智与网络安全方面的研究，关注一起学习。
12-24 918
A Guide Resource for Deep Reinforcement Learning 1. About this work: This deep intensive learning database was initiated by the 【 Deep Reinforcement Learning Laboratory(DeepRL-Lab) 】and was jointly c...
Robust Recovery of Subspace Structures by Low-Rank Representation
04-07
讨论子空间聚类问题，运用低秩表示，在样本中找寻低秩表示，把样本表示为给定字典中基的线性组合。低秩表示可以精确高效大的用作鲁棒子空间聚类和误差修正。同时总结RPCA和LRR的区别
Robust Recovery of Subspace Structures by Low-Rank Representation学习笔记1
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05-31 556
一、基础知识：子空间 对于矩阵A，它有四个基础子空间，分别为：列空间（Column Space）、行空间（Row Space）、零空间（Null Space）、左零空间（Left Null Space）。 1.1 列空间（Column Space） 对矩阵 A 进行一个拆分，表示为这样 n 个列向量，每个列向量维度为 m 。 A 的列空间就是：这 n 个 m维列向量的线性张成空间(Span)，记为或。由于每个列向量都是 m 维............
Robust Recovery of Subspace Structures by Low-Rank Representation学习笔记2
m0_56681374的博客
05-31 351
二、基础知识：奇异值分解（SVD） 核心：将矩阵 M 分解为三个矩阵的乘积形式 当 M 是2×2的矩阵时，其中 U 和 V 是正交矩阵，对应旋转操作， 是对角矩阵（可能不是方阵），对应拉伸操作，那么对于 M 矩阵代表的线性变化操作，分解后也就是旋转拉伸再旋转。 继续以2维为例，我们假设 M 是一种线性变换，V 是2维空间上的一组标准正交基 ，经过 M 线性变换后成为了，其中同样是2维空间上的一组标准正交基，于是有输入关系 ...
Gazebo仿真UUV水下机器人
darlingmeat的博客
06-05 7020
最近准备学习一下ros，gazebo和一个水下rov模拟器。uuv_simulator（https://github.com/uuvsimulator/uuv_simulator）是一个非常优秀的基于ROS&GAZEBO开源水下机器人仿真项目，能为水下机器人的应用与算法提供一个较为理想的仿真环境进行测试。更详细的内容请仔细研读项目的wiki资料。项目的机器人模型有两款ROV：desistek_saga与rexrov2，两款AUV：eca_a9与lauv_gazebo。项目内都提供了链接。
史上最全 2019 ICRA顶会四足机器人文献整理
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史上最全 2019 ICRA顶会四足机器人文献整理一、ICRA论文集中相关文献对应subsession时间二、文献整理内容 一、ICRA论文集中相关文献对应subsession时间 15:15-16:30, Subsession TuCT1-14, 220 Legged Robots I - 2.3.14 Interactive Session, 6 papers 15:15-16:30, Sub...
【强化学习论文合集】三十四.2021机器人与自动化国际会议论文(ICRA2021)
计算机科研杂货铺
11-29 2658
强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。 > 本专栏整理了近几年国际顶级会议中，涉及强化学习（Reinforcement Learning, RL）领域的论文。顶级会议包括但不限于：ICML、AAAI、IJCAI、NIPS、ICLR、AAMAS、CVPR、ICRA等。
干货 | 浅谈机器人强化学习--从仿真到真机迁移
小米云技术
02-28 9940
“对于机器人的运动控制，强化学习是广受关注的方法。本期技术干货，我们邀请到了小米工程师——刘天林，为大家介绍机器人（以足式机器人为主）强化学习中的sim-to-real问题及一些主流方法。”一、前言设计并制造可以灵活运动的足式机器人，一直是工程师追逐的梦想。相比于轮式机器人，足式机器人凭借其腿部结构优势可以在离散非连续的路面行走。近年来，足式机器人技术发展迅速，涌现出了许多先进的足式机器人，如波士...
Humanoid Whole-body Control
weixin_46300916的博客
06-01 837
我们拟举办的研讨会旨在为生物力学和机器人学这两个学科架起一座桥梁，尤其侧重于人体运动分析和仿人机器人的全身控制。将人体运动转化为仿人机器人是一个新兴的跨学科领域。在过去二十年里，传统的双足行走步态生成和基于动态模型优化的全身控制取得了长足进步，但也遇到了各自的局限性。近来，机器学习、计算机视觉和计算能力的进步使人类运动分析取得了显著进展，尤其是在复杂的技能动作方面。我们认为，从人体工程学和生物力学模型中汲取灵感，将人体运动分析与机器人的全身控制联系起来，是一个前景广阔的研究方向。
用于水下机器人仿真的GazeboROS软件包
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用于水下机器人仿真的GazeboROS软件包
uuv_simulator:用于水下机器人仿真的GazeboROS软件包
05-01
uuv_simulator ：使用凉亭模拟无人水下航行器（UUV） 链接到uuv_simulator存储库 链接到 在聊天 无人水下航行器模拟器是一组软件包，其中包括允许在模拟水下航行器的插件和ROS应用程序。 如果您正在使用此模拟器进行发布，请引用： @inproceedings{Manhaes_2016, doi = {10.1109/oceans.2016.7761080}, url = {https://doi.org/10.1109/oceans.2016.7761080}, year = 2016, month = {sep}, publisher = {{IEEE}}, author = {Musa Morena Marcusso Manh{\~{a}}es and Sebastian A. Scherer and Martin Voss and Lui
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Fatal__的博客
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pub -r 10 /cmd_vel geometry_msgs/Twist控制运动没有反应。通过键盘控制运动，接收不到/cmd_vel消息。
UUV模拟器:一个基于Gazebo的水下干预和多机器人仿真包
czy940115的博客
06-29 6555
论阅读1-UUV Simulator: A Gazebo-based Package for Underwater Intervention and Multi-Robot Simulation
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weixin_50448284的博客
10-18 1553
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Closed-loop Rescheduling using Deep Reinforcement Learning
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Overall, closed-loop rescheduling using deep reinforcement learning is a promising approach for optimizing scheduling decisions in dynamic environments, and has the potential to improve efficiency and...
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