Kontrol pembelajaran penguatan untuk robot humanoid
Pengendalian robot humanoid merupakan arah penelitian penting dalam robotika, di mana teknologi pembelajaran penguatan (RL) telah banyak digunakan dalam beberapa tahun terakhir. Berikut ini adalah beberapa kasus umum yang menunjukkan cara menggunakan teknologi pembelajaran penguatan untuk mengendalikan robot humanoid:
1. Pembelajaran penguatan mendalam mengontrol berjalan robot humanoid:
Ikhtisar kasus: Teknologi Deep Reinforcement Learning (DRL) digunakan untuk melatih robot humanoid agar dapat berjalan dengan stabil. Melalui uji coba dan penyesuaian berkelanjutan dalam lingkungan simulasi, robot dapat belajar berjalan di medan yang berbeda.
metode tertentu: Gunakan algoritma Deep Q-Network (DQN) atau Policy Gradient (Policy Gradient), seperti PPO (Proximal Policy Optimization) atau DDPG (Deep deterministic Policy Gradient). Parameter model diperbarui dengan mengambil sampel status lingkungan, tindakan, dan penghargaan secara terus-menerus.
Aplikasi kasus: Google DeepMind menggunakan teknologi DRL pada tahun 2016 untuk berhasil melatih robot humanoid virtual yang dapat berjalan di berbagai medan.
2. Pengendalian gerak robot humanoid berdasarkan pembelajaran imitasi dan pembelajaran penguatan:
Ikhtisar kasus: Menggabungkan pembelajaran imitasi dan pembelajaran penguatan memungkinkan robot humanoid mempelajari keterampilan motorik kompleks seperti gerakan berlari, melompat, atau senam.
metode tertentu: Dengan meniru data tindakan manusia atau robot lain (seperti data MoCap), robot terlebih dahulu mempelajari pola tindakan dasar, lalu menyempurnakan dan mengoptimalkannya melalui pembelajaran penguatan untuk beradaptasi dengan lingkungan sebenarnya.
Aplikasi kasus: Tim peneliti OpenAI menggunakan metode ini untuk melatih robot humanoid virtual yang dapat melakukan gerakan senam.
3. Penerapan pembelajaran multi-tugas dan pembelajaran transfer pada robot humanoid:
Ikhtisar kasus: Melalui teknologi pembelajaran multitugas (Multi-Task Learning) dan pembelajaran transfer (Transfer Learning), robot humanoid dapat mempelajari tugas terkait lainnya (seperti berlari atau naik turun tangga) lebih cepat setelah mempelajari satu tugas (seperti berjalan).
metode tertentu: Latih beberapa tugas terkait berdasarkan model bersama, dan tingkatkan efisiensi dan kinerja pembelajaran secara keseluruhan melalui berbagi dan migrasi antar tugas.
Aplikasi kasus: Penelitian DeepMind menunjukkan cara menggunakan pembelajaran multi-tugas dan pembelajaran transfer untuk memungkinkan robot berbagi pengetahuan di antara berbagai tugas untuk mempelajari keterampilan baru dengan lebih efisien.
4. Pembelajaran penguatan berbasis model untuk mengendalikan robot humanoid
Ikhtisar kasus: Pembelajaran Penguatan Berbasis Model digunakan untuk memprediksi dan merencanakan dengan mempelajari model dinamis lingkungan, sehingga robot humanoid dapat mengendalikan gerakan dengan lebih efisien.
metode tertentu: Tetapkan model fisik robot dan lingkungan, dan optimalkan strategi kontrol dengan memprediksi keadaan dan imbalan di masa depan, seperti menggunakan algoritma MBPO (Model-Based Policy Optimization).
Aplikasi kasus: Laboratorium Robotika MIT menggunakan pembelajaran penguatan berbasis model untuk mencapai perencanaan gerak yang efisien dan pengendalian robot humanoid di lingkungan yang tidak diketahui.
