Управление обучением с подкреплением для роботов-гуманоидов
Управление роботами-гуманоидами — важное направление исследований в робототехнике, в котором в последние годы широко применяется технология обучения с подкреплением (RL). Ниже приведены несколько типичных случаев, показывающих, как использовать технологию обучения с подкреплением для управления роботами-гуманоидами:
1. Глубокое обучение с подкреплением контролирует ходьбу робота-гуманоида:
Обзор случая: Технология глубокого обучения с подкреплением (DRL) используется для обучения гуманоидных роботов устойчивой ходьбе. Посредством непрерывных испытаний и корректировок в моделируемой среде робот может научиться ходить по разным поверхностям.
конкретный метод: Используйте алгоритмы Deep Q-Network (DQN) или Policy Gradient (Policy Gradient), такие как PPO (оптимизация проксимальной политики) или DDPG (глубокий детерминированный градиент политики). Параметры модели обновляются путем непрерывной выборки состояний окружающей среды, действий и вознаграждений.
Применение в случае: Google DeepMind использовала технологию DRL в 2016 году для успешного обучения виртуального робота-гуманоида, который может передвигаться по различным поверхностям.
2. Управление движением робота-гуманоида на основе имитационного обучения и обучения с подкреплением:
Обзор случая: Сочетание обучения с имитацией и обучением с подкреплением позволяет роботам-гуманоидам осваивать сложные двигательные навыки, такие как бег, прыжки или гимнастические движения.
конкретный метод: Имитируя данные о действиях людей или других роботов (например, данные MoCap), робот сначала изучает базовые шаблоны действий, а затем уточняет и оптимизирует их посредством обучения с подкреплением, чтобы адаптироваться к реальной среде.
Применение в случае: Исследовательская группа OpenAI использовала этот метод для тренировки виртуального робота-гуманоида, способного выполнять гимнастические движения.
3. Применение многозадачного обучения и трансферного обучения в роботах-гуманоидах:
Обзор случая: Благодаря технологии многозадачного обучения (Multi-Task Learning) и трансферного обучения (Transfer Learning) роботы-гуманоиды могут быстрее осваивать другие связанные задачи (например, бег или подъем и спуск по лестнице) после изучения одной задачи (например, ходьбы).
конкретный метод: Обучайте несколько связанных задач на основе общей модели и повышайте общую эффективность и производительность обучения за счет совместного использования и миграции между задачами.
Применение в случае: Исследование DeepMind показывает, как использовать многозадачное обучение и трансферное обучение, чтобы роботы могли обмениваться знаниями между различными задачами и более эффективно осваивать новые навыки.
4. Обучение с подкреплением на основе моделей для управления роботами-гуманоидами.
Обзор случая: Обучение с подкреплением на основе моделей используется для прогнозирования и планирования путем изучения динамической модели окружающей среды, чтобы роботы-гуманоиды могли более эффективно управлять движениями.
конкретный метод: Создайте физическую модель робота и окружающей среды и оптимизируйте стратегию управления, прогнозируя будущие состояния и вознаграждения, например, с помощью алгоритма MBPO (оптимизация политики на основе модели).
Применение в случае: Лаборатория робототехники Массачусетского технологического института использует обучение с подкреплением на основе моделей для достижения эффективного планирования движений и управления роботами-гуманоидами в неизвестных средах.
