Control de aprendizaje por refuerzo para robots humanoides.
El control de robots humanoides es una importante dirección de investigación en robótica, en la que la tecnología de aprendizaje por refuerzo (RL) se ha utilizado ampliamente en los últimos años. Los siguientes son varios casos típicos que muestran cómo utilizar la tecnología de aprendizaje por refuerzo para controlar robots humanoides:
1. El aprendizaje por refuerzo profundo controla la marcha del robot humanoide:
Resumen del caso: La tecnología de aprendizaje por refuerzo profundo (DRL) se utiliza para entrenar robots humanoides para lograr una marcha estable. A través de pruebas y ajustes continuos en el entorno simulado, el robot puede aprender a caminar sobre diferentes terrenos.
método específico: Utilice algoritmos Deep Q-Network (DQN) o Policy Gradient (Gradiente de política), como PPO (Optimización de política proximal) o DDPG (Gradiente de política determinista profundo). Los parámetros del modelo se actualizan mediante muestreos continuos de estados ambientales, acciones y recompensas.
Aplicación de caso: Google DeepMind utilizó la tecnología DRL en 2016 para entrenar con éxito un robot humanoide virtual que puede caminar sobre una variedad de terrenos.
2. Control de movimiento de robots humanoides basado en aprendizaje por imitación y aprendizaje por refuerzo:
Resumen del caso: La combinación del aprendizaje por imitación y el aprendizaje por refuerzo permite a los robots humanoides aprender habilidades motoras complejas como correr, saltar o movimientos gimnásticos.
método específico: Al imitar los datos de acción de humanos u otros robots (como los datos de MoCap), el robot primero aprende patrones de acción básicos y luego los refina y optimiza mediante el aprendizaje reforzado para adaptarse al entorno real.
Aplicación de caso: El equipo de investigación de OpenAI utilizó este método para entrenar un robot humanoide virtual que puede realizar movimientos gimnásticos.
3. Aplicación del aprendizaje multitarea y del aprendizaje por transferencia en robots humanoides:
Resumen del caso: A través de la tecnología de aprendizaje multitarea (Aprendizaje multitarea) y aprendizaje por transferencia (Aprendizaje por transferencia), los robots humanoides pueden aprender otras tareas relacionadas (como correr o subir y bajar escaleras) más rápidamente después de aprender una tarea (como caminar).
método específico: Entrene múltiples tareas relacionadas basadas en el modelo compartido y mejore la eficiencia y el rendimiento general del aprendizaje mediante el intercambio y la migración entre tareas.
Aplicación de caso: La investigación de DeepMind muestra cómo utilizar el aprendizaje multitarea y transferir el aprendizaje para permitir que los robots compartan conocimientos entre diferentes tareas para aprender nuevas habilidades de manera más eficiente.
4. Aprendizaje por refuerzo basado en modelos para controlar robots humanoides.
Resumen del caso: El aprendizaje por refuerzo basado en modelos se utiliza para predecir y planificar aprendiendo el modelo dinámico del entorno, de modo que los robots humanoides puedan controlar los movimientos de manera más eficiente.
método específico: Establezca un modelo físico del robot y el entorno, y optimice la estrategia de control prediciendo estados y recompensas futuros, como el uso del algoritmo MBPO (optimización de políticas basada en modelos).
Aplicación de caso: El Laboratorio de Robótica del MIT utiliza el aprendizaje por refuerzo basado en modelos para lograr una planificación y control del movimiento eficientes de robots humanoides en entornos desconocidos.
