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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 1,510 - 1,515 (6page)
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Quadruped robots can perform various tasks across diverse terrains but face limitations due to the difficulty of interacting with environments. Adding manipulation capabilities allows these robots to handle more complex and varied tasks. However, designing a controller for legged manipulation is challenging due to the high degrees of freedom and model complexities, especially in challenging terrains. To address these issues, we present DreamTEAM, a novel framework for robust whole-body control in legged manipulation through learned terrain estimation. Utilizing deep reinforcement learning, DreamTEAM integrates an asymmetric actor-critic structure with a unified policy for both locomotion and manipulation, enabling quadruped robots to operate effectively using only proprioceptive sensors. Key features include a terrain estimator network that accurately estimates frontal terrain heights and an adaptive reward curriculum encouraging the robot to tackle more difficult manipulation tasks without compromising locomotion performance. The proposed method, DreamTEAM, validated its robustness and legged manipulation performance compared with other state-of-the-art methods through simulation experiments. Ablation studies highlight the importance of each module in the framework, showing how they contribute to overall stability and adaptability. This framework represents a substantial advancement in locomotion and manipulation, enhancing performance in challenging environments.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. DREAMTEAM
3. EXPERIMENTS
4. CONCLUSION
REFERENCES
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