Die Steuerung humanoider Roboter ist eine wichtige Forschungsrichtung in der Robotik, in der die Reinforcement-Learning-Technologie (RL) in den letzten Jahren weit verbreitet eingesetzt wurde. Im Folgenden sind einige typische Fälle aufgeführt, die zeigen, wie Reinforcement-Learning-Technologie zur Steuerung humanoider Roboter eingesetzt wird:
1. Deep Reinforcement Learning steuert das Gehen humanoider Roboter:
Fallübersicht: Mithilfe der Deep-Reinforcement-Learning-Technologie (DRL) wird humanoiden Robotern beigebracht, stabil zu gehen. Durch kontinuierliche Tests und Anpassungen in der simulierten Umgebung kann der Roboter lernen, auf verschiedenen Terrains zu laufen.
spezifische Methode: Verwenden Sie Deep Q-Network (DQN) oder Policy Gradient (Policy Gradient)-Algorithmen wie PPO (Proximal Policy Optimization) oder DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient). Modellparameter werden durch kontinuierliche Abtastung von Umweltzuständen, Aktionen und Belohnungen aktualisiert.
Fallanwendung: Google DeepMind nutzte die DRL-Technologie im Jahr 2016, um erfolgreich einen virtuellen humanoiden Roboter zu trainieren, der auf verschiedenen Terrains laufen kann.
2. Bewegungssteuerung humanoider Roboter basierend auf Nachahmungslernen und Verstärkungslernen:
Fallübersicht: Durch die Kombination von Imitationslernen und Verstärkungslernen können humanoide Roboter komplexe motorische Fähigkeiten wie Laufen, Springen oder Gymnastikbewegungen erlernen.
spezifische Methode: Durch die Nachahmung der Aktionsdaten von Menschen oder anderen Robotern (z. B. MoCap-Daten) lernt der Roboter zunächst grundlegende Aktionsmuster und verfeinert und optimiert diese dann durch verstärkendes Lernen, um sie an die tatsächliche Umgebung anzupassen.
Fallanwendung: Das OpenAI-Forschungsteam nutzte diese Methode, um einen virtuellen humanoiden Roboter zu trainieren, der gymnastische Bewegungen ausführen kann.
3. Anwendung von Multitask-Lernen und Transferlernen bei humanoiden Robotern:
Fallübersicht: Durch die Technologie des Multitasking-Lernens (Multi-Task Learning) und des Transferlernens (Transfer Learning) können humanoide Roboter andere verwandte Aufgaben (z. B. Laufen oder Treppensteigen) schneller erlernen, nachdem sie eine Aufgabe (z. B. Gehen) gelernt haben.
spezifische Methode: Trainieren Sie mehrere verwandte Aufgaben auf der Grundlage des gemeinsamen Modells und verbessern Sie die allgemeine Lerneffizienz und -leistung durch gemeinsame Nutzung und Migration zwischen Aufgaben.
Fallanwendung: Die Forschung von DeepMind zeigt, wie man Multitasking-Lernen und Transferlernen nutzen kann, um es Robotern zu ermöglichen, Wissen zwischen verschiedenen Aufgaben zu teilen und so neue Fähigkeiten effizienter zu erlernen.
4. Modellbasiertes Verstärkungslernen zur Steuerung humanoider Roboter
Fallübersicht: Model-Based Reinforcement Learning dient der Vorhersage und Planung durch das Erlernen des dynamischen Modells der Umgebung, sodass humanoide Roboter Bewegungen effizienter steuern können.
spezifische Methode: Erstellen Sie ein physisches Modell des Roboters und der Umgebung und optimieren Sie die Kontrollstrategie, indem Sie zukünftige Zustände und Belohnungen vorhersagen, beispielsweise mithilfe des MBPO-Algorithmus (Model-Based Policy Optimization).
Fallanwendung: Das Robotics Laboratory des MIT nutzt modellbasiertes Reinforcement Learning, um eine effiziente Bewegungsplanung und Steuerung humanoider Roboter in unbekannten Umgebungen zu erreichen.
