2023年1月25日 · This work proposes a novel quadrupedal locomotion learning framework that allows quadrupedal robots to walk through challenging terrains, even with limited sensing …

2023年11月13日 · 论文： DreamWaQ: Learning Robust Quadrupedal Locomotion With Implicit Terrain Imagination via Deep Reinforcement Learning. 链接： https:// arxiv.org/pdf/2301.1060 …

This repo contains implementation of the paper Learning Robust Quadrupedal Locomotion With Implicit Terrain Imagination via Deep Reinforcement Learning. This repo requires the following …

Quadrupedal robots hold promising potential for applications in navigating cluttered environments with resilience akin to their animal counterparts. However, their floating base configuration …

在 ICRA 2023 的 QRC 比赛上 [1]，来自 KAIST 的团队展示了 DreamWaQ [2] 非常好的 blind locomotion 性能。 DreamWaQ 成了继 Teacher-Student [3] [4] 之外另一种有吸引力的足式机器 …

actor-critic中的策略和价值网络之间的相互作用可以训练一种策略，这种策略可以在给定部分时间观测的情况下隐式地“想象”特权观察。 由于只需要⼀个训练阶段，训练期间的数据效率显著提 …

only proprioception via a deep RL algorithm. DreamWaQ trains a locomotion policy to implicitly infer the terrain properties, such as height map, friction, restitution, and obstacles. …

DreamWaQ: Learning Robust Quadrupedal Locomotion With Implicit Terrain Imagination via Deep Reinforcement Learning Abstract: Quadrupedal robots resemble the physical ability of …

2024年11月11日 · 本工作提出DreamWaQ，只通过本体感受和DRL策略为四足训练了一个鲁棒的运动策略：DreamWaQ。 主要贡献：提出了新的locomotion学习框架，用非对称AC架构隐式 …

2024年1月7日 · DreamWaQ论文分析前置准备环境建模为POMDP，定义为 \begin{aligned} \mathcal{M}&=(\mathcal{S},\mathcal{O},\mathcal{A},d_0,p,r,\gamma) \end{aligned}其中完整状 …