논문 정보

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Liu, X., Onal, C., & Fu, J. (2021). Learning Contact-aware CPG-based Locomotion in a Soft Snake Robot. arXiv preprint arXiv:2105.04608.

BibTeX

@article{liu2021learning,

title={Learning Contact-aware CPG-based Locomotion in a Soft Snake Robot},

author={Liu, Xuan and Onal, Cagdas and Fu, Jie},

journal={arXiv preprint arXiv:2105.04608},

year={2021}

}

초록

본 논문에서는 혼잡 환경에서 소프트 스네이크 로봇의 접촉 인지(contact-aware) 이동 성능을 향상하기 위해 모델 프리 학습 기반 제어 기법을 제시한다. 제어 기법은 협력적으로 동작하는 두 개의 제어기로 구성된다: 소프트 스네이크 로봇의 조향과 속도를 함께 제어하는 생체모사 제어기(C1), 그리고 **장애물 접촉을 예상하는 동안 및 접촉 중에 스네이크의 조향을 제어하는 이벤트 트리거 조절기(R2)**이다. 두 제어기의 출력은 Matsuoka CPG 네트워크의 입력으로 합성되어 소프트 스네이크에 부드럽고 리드미컬한 구동 입력을 생성한다. 두 제어기를 안정적이고 효율적으로 학습시키기 위해, 목표 추적 과제에서 공유 잠재장 기반 보상 함수를 사용하여 C1과 R2를 학습하는 게임이론적 절차인 허구적 플레이(fictitious play)를 개발한다. 제안한 접근법은 시뮬레이터에서 테스트 및 평가되었고, 장애물 기반 환경에서 두 기준선 제어기와 비교해 이동 성능이 유의미하게 향상됨을 보였다.

문제 상황