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Hacia leyes de escalamiento de la encarnación en la locomoción robótica
Created by
Haebom
Autor
Bo Ai, Liu Dai, Nico Bohlinger, Dichen Li, Tongzhou Mu, Zhanxin Wu, K. Fay, Henrik I. Christensen, Jan Peters, Hao Su
Describir
Este artículo explora las leyes de escalamiento de la encarnación que mejoran el rendimiento de la generalización a nuevas morfologías de robots mediante el entrenamiento con diversas morfologías. Generamos aproximadamente 1000 morfologías de robots diferentes y entrenamos una política con un subconjunto de ellas. Observamos que el rendimiento de la generalización a nuevas morfologías de robots mejoró a medida que aumentaba el número de morfologías entrenadas. Esto demuestra que nuestro enfoque permite una generalización más efectiva que los métodos convencionales de escalamiento de datos. Cabe destacar que la política de mayor rendimiento, entrenada con el conjunto de datos completo, realizó con éxito el aprendizaje de transferencia de disparo cero en nuevas morfologías de robots, tanto en simulaciones como en robots reales (incluidos Unitree Go2 y H1). Esta investigación sugiere posibles aplicaciones en diversos campos, como el control adaptativo y el codiseño de formas, y representa un avance hacia la inteligencia encarnada general.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Demostramos que el entrenamiento utilizando una variedad de formas de robots puede mejorar significativamente el rendimiento de generalización a nuevas formas de robots.
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Confirmación experimental de la existencia de 'leyes de escala de encarnación'.
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Se presenta un método de aprendizaje de generalización más eficiente que los métodos convencionales de expansión de datos.
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ÉXito en el aprendizaje de transferencia de disparo cero tanto en simulaciones como en robots reales.
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Presenta aplicaciones potenciales en diversos campos como el control adaptativo y el co-diseño de formas.
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Limitations:
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Se necesita más investigación sobre la diversidad y complejidad de las formas de robot utilizadas en este estudio.
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Se necesita más verificación respecto de la diversidad de formas de robots y su robustez a los cambios ambientales en aplicaciones del mundo real.
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Se necesita más investigación para evaluar el rendimiento del entrenamiento y la generalización para configuraciones de robots a gran escala.
