Contrôle d'apprentissage par renforcement pour robots humanoïdes
Le contrôle des robots humanoïdes constitue un domaine de recherche important en robotique, dans lequel la technologie de l’apprentissage par renforcement (RL) a été largement utilisée ces dernières années. Voici quelques cas typiques montrant comment utiliser la technologie d’apprentissage par renforcement pour contrôler des robots humanoïdes :
1. L’apprentissage par renforcement profond contrôle la marche du robot humanoïde :
Aperçu du cas : La technologie Deep Reinforcement Learning (DRL) est utilisée pour entraîner des robots humanoïdes à marcher de manière stable. Grâce à des essais et des ajustements continus dans l'environnement simulé, le robot peut apprendre à marcher sur différents terrains.
méthode spécifique : Utilisez des algorithmes Deep Q-Network (DQN) ou Policy Gradient (Policy Gradient), tels que PPO (Proximal Policy Optimization) ou DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient). Les paramètres du modèle sont mis à jour en échantillonnant continuellement les états environnementaux, les actions et les récompenses.
Demande de cas : Google DeepMind a utilisé la technologie DRL en 2016 pour former avec succès un robot humanoïde virtuel capable de marcher sur une variété de terrains.
2. Contrôle du mouvement du robot humanoïde basé sur l'apprentissage par imitation et l'apprentissage par renforcement :
Aperçu du cas : La combinaison de l’apprentissage par imitation et de l’apprentissage par renforcement permet aux robots humanoïdes d’acquérir des compétences motrices complexes telles que des mouvements de course, de saut ou de gymnastique.
méthode spécifique : En imitant les données d'action des humains ou d'autres robots (telles que les données MoCap), le robot apprend d'abord les modèles d'action de base, puis les affine et les optimise grâce à un apprentissage par renforcement pour s'adapter à l'environnement réel.
Demande de cas : L’équipe de recherche d’OpenAI a utilisé cette méthode pour entraîner un robot humanoïde virtuel capable d’effectuer des mouvements de gymnastique.
3. Application de l’apprentissage multitâche et de l’apprentissage par transfert aux robots humanoïdes :
Aperçu du cas : Grâce à la technologie d'apprentissage multitâche (Multi-Task Learning) et d'apprentissage par transfert (Transfer Learning), les robots humanoïdes peuvent apprendre d'autres tâches connexes (telles que courir ou monter et descendre des escaliers) plus rapidement après avoir appris une tâche (telle que marcher).
méthode spécifique : Entraînez plusieurs tâches connexes basées sur le modèle partagé et améliorez l'efficacité et les performances globales de l'apprentissage grâce au partage et à la migration entre les tâches.
Demande de cas : Les recherches de DeepMind montrent comment utiliser l'apprentissage multitâche et l'apprentissage par transfert pour permettre aux robots de partager leurs connaissances entre différentes tâches afin d'acquérir de nouvelles compétences plus efficacement.
4. Apprentissage par renforcement basé sur des modèles pour contrôler des robots humanoïdes
Aperçu du cas : L'apprentissage par renforcement basé sur le modèle est utilisé pour prédire et planifier en apprenant le modèle dynamique de l'environnement, afin que les robots humanoïdes puissent contrôler les mouvements plus efficacement.
méthode spécifique : Établissez un modèle physique du robot et de l'environnement, et optimisez la stratégie de contrôle en prédisant les états et les récompenses futurs, par exemple en utilisant l'algorithme MBPO (Model-Based Policy Optimization).
Demande de cas : Le laboratoire de robotique du MIT utilise l'apprentissage par renforcement basé sur des modèles pour parvenir à une planification et un contrôle efficaces des mouvements de robots humanoïdes dans des environnements inconnus.