Humanoidirobottien ohjaus on tärkeä tutkimussuunta robotiikassa, jossa vahvistusoppimisteknologiaa (RL) on käytetty laajasti viime vuosina. Seuraavassa on useita tyypillisiä tapauksia, jotka osoittavat kuinka käyttää vahvistusoppimisteknologiaa humanoidirobottien ohjaamiseen:
1. Syvävahvistusoppiminen ohjaa humanoidirobotin kävelyä:
Tapauksen yleiskatsaus: Deep Reinforcement Learning (DRL) -tekniikkaa käytetään humanoidirobottien kouluttamiseen saavuttamaan vakaa kävely. Jatkuvien kokeilujen ja säätöjen avulla simuloidussa ympäristössä robotti voi oppia kävelemään erilaisissa maastoissa.
erityinen menetelmä: Käytä Deep Q-Network (DQN) tai Policy Gradient (Policy Gradient) -algoritmeja, kuten PPO (Proximal Policy Optimization) tai DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient). Mallin parametreja päivitetään ottamalla jatkuvasti näytteitä ympäristön tilasta, toiminnasta ja palkinnoista.
Tapaushakemus: Google DeepMind käytti DRL-teknologiaa vuonna 2016 kouluttaakseen onnistuneesti virtuaalisen humanoidirobotin, joka pystyy kävelemään erilaisissa maastoissa.
2. Humanoidirobotin liikkeenohjaus, joka perustuu jäljitelmäoppimiseen ja vahvistusoppimiseen:
Tapauksen yleiskatsaus: Jäljitelmäoppimisen ja vahvistusoppimisen yhdistäminen antaa humanoidiroboteille mahdollisuuden oppia monimutkaisia motorisia taitoja, kuten juoksu-, hyppy- tai voimisteluliikkeitä.
erityinen menetelmä: Jäljittelemällä ihmisten tai muiden robottien toimintatietoja (kuten MoCap-dataa), robotti oppii ensin perustoimintamallit ja sitten tarkentaa ja optimoi niitä vahvistusoppimisen avulla sopeutuakseen todelliseen ympäristöön.
Tapaushakemus: OpenAI-tutkimusryhmä käytti tätä menetelmää harjoittaessaan virtuaalista humanoidirobottia, joka pystyy suorittamaan voimisteluliikkeitä.
3. Monitehtäväoppimisen ja siirtooppimisen soveltaminen humanoidiroboteissa:
Tapauksen yleiskatsaus: Monitehtäväoppimisen (Multi-Task Learning) ja siirtooppimisen (Transfer Learning) -tekniikan avulla humanoidirobotit voivat oppia muita asiaan liittyviä tehtäviä (kuten juoksemaan tai menemään ylös ja alas portaissa) nopeammin yhden tehtävän (kuten kävelyn) oppimisen jälkeen.
erityinen menetelmä: Harjoittele useita toisiinsa liittyviä tehtäviä jaetun mallin pohjalta ja paranna yleistä oppimisen tehokkuutta ja suorituskykyä jakamalla ja siirtymällä tehtävien välillä.
Tapaushakemus: DeepMindin tutkimus osoittaa, kuinka monitehtäväoppimisen ja siirron oppimisen avulla robotit voivat jakaa tietoa eri tehtävien välillä oppiakseen uusia taitoja tehokkaammin.
Tapauksen yleiskatsaus: Mallipohjaista vahvistusoppimista käytetään ennakoimaan ja suunnittelemaan oppimalla ympäristön dynaaminen malli, jotta humanoidirobotit voivat hallita liikkeitä tehokkaammin.
erityinen menetelmä: Luo fyysinen malli robotista ja ympäristöstä ja optimoi ohjausstrategia ennustamalla tulevia tiloja ja palkintoja, esimerkiksi käyttämällä MBPO-algoritmia (Model-Based Policy Optimization).
Tapaushakemus: MIT:n Robotics Laboratory käyttää mallipohjaista vahvistusoppimista humanoidirobottien tehokkaan liikkeen suunnittelun ja ohjauksen saavuttamiseksi tuntemattomissa ympäristöissä.
