Controle de aprendizado por reforço para robôs humanóides
O controle de robôs humanóides é uma importante direção de pesquisa em robótica, na qual a tecnologia de aprendizagem por reforço (RL) tem sido amplamente utilizada nos últimos anos. A seguir estão vários casos típicos que mostram como usar a tecnologia de aprendizagem por reforço para controlar robôs humanóides:
1. O aprendizado por reforço profundo controla a caminhada do robô humanóide:
Visão geral do caso: A tecnologia Deep Reinforcement Learning (DRL) é usada para treinar robôs humanóides para alcançar uma caminhada estável. Através de testes e ajustes contínuos no ambiente simulado, o robô pode aprender a caminhar em diferentes terrenos.
método específico: Use algoritmos Deep Q-Network (DQN) ou Policy Gradient (Policy Gradient), como PPO (Proximal Policy Optimization) ou DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient). Os parâmetros do modelo são atualizados por meio de amostragem contínua de estados ambientais, ações e recompensas.
Aplicação de caso: O Google DeepMind usou a tecnologia DRL em 2016 para treinar com sucesso um robô humanóide virtual que pode andar em vários terrenos.
2. Controle de movimento do robô humanóide baseado em aprendizagem por imitação e aprendizagem por reforço:
Visão geral do caso: A combinação de aprendizagem por imitação e aprendizagem por reforço permite que robôs humanóides aprendam habilidades motoras complexas, como correr, saltar ou movimentos de ginástica.
método específico: Ao imitar os dados de ação de humanos ou outros robôs (como dados MoCap), o robô primeiro aprende padrões básicos de ação e depois os refina e otimiza por meio de aprendizagem por reforço para se adaptar ao ambiente real.
Aplicação de caso: A equipe de pesquisa da OpenAI usou esse método para treinar um robô humanóide virtual que pode realizar movimentos de ginástica.
3. Aplicação de aprendizagem multitarefa e aprendizagem por transferência em robôs humanóides:
Visão geral do caso: Através da tecnologia de aprendizagem multitarefa (Aprendizagem Multitarefa) e aprendizagem por transferência (Aprendizagem por Transferência), os robôs humanóides podem aprender outras tarefas relacionadas (como correr ou subir e descer escadas) mais rapidamente depois de aprender uma tarefa (como caminhar).
método específico: Treine diversas tarefas relacionadas com base no modelo compartilhado e melhore a eficiência e o desempenho geral do aprendizado por meio do compartilhamento e da migração entre tarefas.
Aplicação de caso: A pesquisa da DeepMind mostra como usar o aprendizado multitarefa e o aprendizado por transferência para permitir que os robôs compartilhem conhecimento entre diferentes tarefas para aprender novas habilidades com mais eficiência.
4. Aprendizagem por reforço baseada em modelo para controlar robôs humanóides
Visão geral do caso: O aprendizado por reforço baseado em modelo é usado para prever e planejar, aprendendo o modelo dinâmico do ambiente, para que os robôs humanóides possam controlar os movimentos com mais eficiência.
método específico: Estabeleça um modelo físico do robô e do ambiente e otimize a estratégia de controle prevendo estados e recompensas futuras, como usando o algoritmo MBPO (Model-Based Policy Optimization).
Aplicação de caso: O Laboratório de Robótica do MIT usa aprendizado por reforço baseado em modelo para obter planejamento e controle de movimento eficientes de robôs humanóides em ambientes desconhecidos.
