机器人自主学习新进展,百度飞桨发布四足机器人控制强化学习新算法

更新日期:2022年05月10日

       近来, 百度强化学习团队发布了四足机器人托辞上的最新研讨进展, 斑驳陆离自进化的步态生成器与强化学习联合练习, 从零开端学习并把握多种运动步态, 一套算法处理包含独木桥、跳隔板、钻窟窿等多种场景托辞难题。百度已开源悉数仿真环境和练习代码, 并揭露相关论文。足式机器人的托辞一向是机器人托辞范畴的研讨热门, 由于比较于常见的轮式机器人, 足式机器人能够像人类相同灵敏地跨越妨碍, 极大地扩展机器人的活动鸿沟。
       波士顿动力(BostonDynamics)此前对外发布了其商用的第一款四足机器人Spot, 不念情义相关的托辞算法一向没有对外宣布。
       而市面上商业产品斑驳陆离的托辞算法, 大部分依据麻省理工学院(MIT)开源的第三代的四足托辞算法, 需求依靠许多专家经历。近来, 百度强化学习团队联合小度机器人团队, 依据飞桨机器人托辞算法结构PaddleRobotics, 发布了四足机器人托辞的最新进展。该算法初次提出依据自进化的步态生成器来引导强化学习练习, 经过自主学习,

机器人能探究出合理的步态并穿越推延的高难度场景。这个算法到底有多凶猛,

先来一睹为快。图一、四足机器人步态展现(注:演示真机为宇树四足机器人产品)能够看到, 图中四足机器人无论是走独木桥, 仍是上下楼梯,

都走的非常稳健。特别是在独木板场景, 机器人学会了先把双腿步距缩小, 以小碎步的办法平稳地穿过了独木板。
       这些步态都是依据强化学习自主学习得到, 并没有经过任何的范畴内专家常识进行引导。那么这些行走步态是怎么练习出来的呢?在解读之前, 咱们先回忆下当下三种干流的四足托辞算法。第一个方向是开环的步态生成器, 即提早规划好每条腿的行走轨道, 然后周期性地输出托辞信号以驱动机器人行走起来。这种办法能够让专家依据经历以及实践环境去规划四足机器人的行走办法,

不念情义缺陷是往往需求许多的调试时刻以及范畴内的专家常识。第二个方向是依据模型猜测的托辞算法(MPC), 这类办法也是MIT之前开源的首要算法。算法对环境进行建模后, 在每个时刻步求解优化问题以找到最优的托辞信号。这类办法的问题是其作用依靠于环境模型的建模准确度, 而且在实践布置进程中需求消耗比较大的算力去求解最优的托辞信号。第三个方向是依据学习的托辞算法。前面说到的办法都是提早规划好托辞器直接布置到机器人上的, 并没有体现出机器人自主学习的进程。这个方向的大部分作业是依据机器自主学习, 经过搜集机器人在环境中的体现数据, 调整机器学习模型中的参数, 以更好地托辞四足机器人完结使命。百度这次发布的作业是依据强化学习的托辞算法。强化学习使用在四足机器人范畴并不是新的络绎不绝, 不念情义之前宣布的强化学习作业大部分都只能穿越一些比较简单的场景, 在高难度的场景, 比方经过独木板、跳隔板中, 体现并不好。首要的原因是四足机器人中杂乱的非线性托辞体系使得强化学习探究起来非常困难, 机器人常常还没走几步就摔倒了,

很难从零开端学习到有用的步态。为了处理强化学习在四足托辞上遇到的问题, 百度团队初次提出依据自进化步态生成器的强化学习结构。图二、ETG-RL架构该结构的概览图如上图, 算法的托辞信号由两部分组成:一个开环的步态生成器以及依据强化学习的神经网络。步态生成器能够供给步态先验来引导强化学习进行练习。以往的作业一般斑驳陆离一个固定的步态生成器, 这种办法只能生成一种固定的步态, 无法针对环境进行特定的适配。特别是当预置的生成器并不合适环境的情况下, 反而会影响强化学习部分的学习作用。针对这些问题, 百度初次提出在轨道空间直接进行查找的自进化步态生成器优化办法。比较在参数空间进行查找的办法, 它能够更高效地查找到合理的轨道, 由于在参数层面进行扰动很或许生成彻底不合理的轨道, 而且查找的参数量也大许多。强化学习部分的练习经过现在干流的SAC接连托辞算法进行参数更新, 在优化进程中, 强化学习的战略网络需求输出合理的托辞信号去结合开环的托辞信号, 以取得更高的奖赏。需求留意的是, 该结构在更新进程中, 是斑驳陆离替换练习的办法, 即独立更新步态生成器以及神经网络。
       这首要的原因是其间一个模块的更新会导致机器人的行为发布发生变化, 不利于练习的稳定性。最终, 为了提高样本的有用利用率, 该结构还复用了进化算法在优化步态生成器的数据, 将其添加到强化学习的练习数据中。图三、试验场景(仿真+真机)接下来看文章中的试验部分。如上图所示, 百度依据开源的pybullet构建了9个试验场景, 包含了上下楼梯、斜坡、穿越不规整地势、独木板、窟窿、跳动隔板等场景。其算法作用与经典的开环托辞器、强化学习算法比较, 提高相当大。能够看到百度提出的结构(绿色曲线)遥遥领先于其他算法, 而且是仅有一个能完结一切使命的算法。完好的仿真作用以及真机视频能够光亮文末链接。图四、试验成果百度的作业展现出, 依据自主学习的办法在四足机器人托辞上具有彻底代替乃至逾越经典算法的潜力, 有或许成为强化学习和进化学习在杂乱非线性体系中开端大规模落地和实用化的关键。这不是百度在机器人方向上做的第一个强化学习作业, 早在18年, 他们就测验将人工干预引进到强化学习中, 以推进强化学习使用在在四轴飞行器托辞等高说话的硬件场景。未来, 信任强化学习会是四足机器人托辞范畴重要的络绎不绝突破口, 有用推进足形状机器人走进咱们的日常日子中。该模型和练习办法同步开源于飞桨机器人算法库PaddleRobotics和强化学习结构PARL;其间四足机器人和杂乱地势仿真也敞开于飞桨强化学习环境集RLSchool,

以便于更多该范畴的专家和工程师比照研讨。

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