Learning to run naturally: Guiding policies with the Spring-Loaded Inverted Pendulum = Aprendiendo a correr naturalmente: Guiando políticas con el Pendulo invertido con resorte

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Registro bibliográfico

• Título: Learning to run naturally: Guiding policies with the Spring-Loaded Inverted Pendulum = Aprendiendo a correr naturalmente: Guiando políticas con el Pendulo invertido con resorte
• Autor: Ordoñez Apraez, Daniel Felipe
• Publicación original: 2021
• Descripción física: PDF
• Nota general:
  • Colombia
• Notas de reproducción original: Digitalización realizada por la Biblioteca Virtual del Banco de la República (Colombia)
• Notas:
  • Resumen: Abstract: In this work, we proposed a new approach for learning legged locomotion for any legged robot, in the sagittal plane, by using a combination of classical control techniques and reinforcement learning. Specifically, we use optimal control of the low-order model Spring-Loaded Inverted Pendulum (SLIP), for the planning and generation of expert reference trajectories that resemble the ideal dynamics of animals in nature, and a control policy that learns to imitate these ideal dynamics. The objective of this approach is to provide a generic methodology for learning legged locomotion, that is flexible enough to be applied to robots with different morphological properties, and reduces the impact of simulation inaccuracies in the emergence of unnatural controlled gaits.
  • © Derechos reservados del autor
  • Colfuturo
• Forma/género: tesis
• Idioma: castellano
• Institución origen: Biblioteca Virtual del Banco de la República
• Encabezamiento de materia:
  • Reinforcement Learning; Legged Locomotion; Natural Locomotions; Spring Loaded Inverted Pendulum; Imitation Learning; Optimal Control
  • Tecnología; Tecnología / Ingeniería y operaciones afines; Tecnología / Ingeniería y operaciones afines / Otras ramas de la ingeniería; Ciencias naturales y matemáticas; Ciencias naturales y matemáticas / Matemáticas