arXiv cs.RO 机器人学· Sebastian Hirt, Lukas Theiner, Jan Peters, Rolf Findeisen·· 2 天前AI 评分43
利用分层控制器结构进行人形机器人移动操作的上下文参数学习
Exploiting Hierarchical Controller Structure in Contextual Parameter Learning for Humanoid Loco-Manipulation
AI 导读
提出一种上下文贝叶斯优化框架，用于分层控制系统中质心预测控制器与全身控制器的联合参数学习，保留任务性能、实现质量与控制努力的独立观测，并用相关多输出高斯过程建模。在不同箱体质量下的人形机器人推箱移动操作任务中，该方法在训练与适应阶段均取得所比较基线中最低的平均经验遗憾。
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