암시적 지형 정보 추론을 통한 심층 강화 학습 기반 보행로봇 보행 제어 기술이 개시된다. 보행 로봇 제어 방법은, 심층 강화 학습(deep reinforcement learning) 기반의 로봇 보행 모델을 통해 고유 감각(proprioception)으로 4족 보행 로봇의 행동(action)을 추론하는 단계를 포함할 수 있고, 이때 상기 로봇 보행 모델은 상기 4족 보행 로봇이 이동하는 지형 특성을 암시적으로 추론하는 이동 정책(locomotion policy)이 학습될 수 있다.

    Disclosed is technology for controlling deep reinforcement learning-based legged robot locomotion by inferring implicit terrain information. A legged robot control method may include inferring an action of a quadrupedal robot from proprioception through a deep reinforcement learning-legged robot model, and a locomotion policy that implicitly infers properties of terrains through which the quadrupedal robot moves may be learned in the legged robot model.


    Access

    Download


    Export, share and cite



    Title :

    LEARNING ROBUST LEGGED ROBOT LOCOMOTION WITH IMPLICIT TERRAIN IMAGINATION VIA DEEP REINFORCEMENT LEARNING


    Additional title:

    암시적 지형 정보 추론을 통한 심층 강화 학습 기반 보행로봇 보행 제어


    Contributors:

    Publication date :

    2025-01-17


    Type of media :

    Patent


    Type of material :

    Electronic Resource


    Language :

    Korean


    Classification :

    IPC:    B25J Manipulatoren , MANIPULATORS / B62D MOTOR VEHICLES , Motorfahrzeuge



    LEARNING ROBUST LEGGED ROBOT LOCOMOTION WITH IMPLICIT TERRAIN IMAGINATION VIA DEEP REINFORCEMENT LEARNING

    MYUNG HYUN / NAHRENDRA I MADE ASWIN / YU BYEONGHO | European Patent Office | 2025

    Free access

    RLOC: terrain-aware legged locomotion using reinforcement learning and optimal control

    Gangapurwala, S / Geisert, M / Orsolino, R et al. | BASE | 2022

    Free access

    On Terrain-Aware Locomotion for Legged Robots

    FAHMI, AHMED MOHAMED SHAMEL BAHAAELDEEN | BASE | 2021

    Free access

    All-terrain wheel-legged robot

    YANG ZIZHAO / HE LEIBO / ZHANG ZHIHAO et al. | European Patent Office | 2021

    Free access

    A Bayesian regression approach to terrain mapping and an application to legged robot locomotion

    Plagemann, C. / Mischke, S. / Prentice, S. et al. | British Library Online Contents | 2009