Skeletal Feature Compensation for Imitation Learning with Embodiment Mismatch

Hudson, Eddy; Warnell, Garrett; Torabi, Faraz; Stone, Peter

doi:10.48550/arxiv.2104.07810

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“…Abordagens mais recentes propuseram o uso de algoritmos baseados em em redes adversariais para permitir que caracteres imitem movimentos humanos a partir de vídeos [Peng et al 2021]. Similarmente, foram aplicados no controle de robôs humanoides [Hudson et al 2021]. Uma abordagem relevante nesse contexto é o treinamento da política de imitac ¸ão por DRL utilizando o algoritmo de Proximal Policy Otimization (PPO) [Peng et al 2018].…”

Section: Trabalhos Correlatosunclassified

Transferindo movimentos humanos de vídeos para robôs com Aprendizado por Reforço Profundo

Lessa,

Colombini,

Simões

2023

Anais Estendidos Do XV Simpósio Brasileiro De Robótica E XX Simpósio Latino-Americano De Robótica (SBR/LARS Estendido 2023)

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Treinar robôs para aprender políticas complexas tem se mostrado um desafio monumental. Nesse contexto, o Aprendizado por Imitação (IL) tem como foco extrair políticas de referência de um especialista e transferi-las para robôs com a máxima fidelidade possível, geralmente através do Aprendizado por Reforço Profundo (DRL). Este trabalho apresenta um novo processo de imitação para robôs bípedes, composto por três fases distintas: i) extração de poses de especialistas humanos a partir de vídeos; ii) geração de trajetórias de referência de movimento para o robô; e iii) treinamento do robô utilizando DRL para adaptar os movimentos considerando a anatomia e dinâmica específicas do robô. Nos experimentos conduzidos em um ambiente simulado, um robô humanoide foi capaz de chutar uma bola a uma distância de 1 metro, utilizando como referência vídeos de movimentos similares realizados por humanos e extraídos do YouTube.

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Section: Trabalhos Correlatosunclassified