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可微接触动力学梯度用于足式运动

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AI 综述

Gijeong Kim 等作者提出一种用于摩擦接触的平滑解析梯度,仅在后向传播中替换精确接触敏感度,前向硬接触求解与实机可行轨迹保持不变。作者称,用 10 万样本、在台式机上训练不到 2 分钟得到的策略无需微调即可迁移到硬件;机器人在小跑策略下能承受推挤并穿越碎石和湿滑地面。 在轨迹优化中,作者称该梯度能找到精确梯度和 Signorini 松弛梯度遗漏的富接触解。

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10月27日
  1. arXiv cs.RO
    面向足式运动的可微接触动力学:策略学习与接触隐式轨迹优化

    该论文提出一种用于摩擦接触的平滑解析梯度,仅在后向传播中替换精确接触敏感度,前向硬接触求解与实机可行轨迹保持不变。作者用10万样本、在台式机上训练不到2分钟得到的策略无需微调即可迁移到硬件,机器人在小跑策略下能承受推挤并穿越碎石和湿滑地面;在轨迹优化中,该梯度能找到精确梯度和Signorini松弛梯度遗漏的富接触解。

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