Details

В данной работе разрабатывается система адаптации локомоций для робота-гексапода, предназначенная для самостоятельной адаптации роботом походки при неисправности одного из движителей. Для этого были проанализированы, применяющиеся для решения данной задачи, алгоритмы на основе обучения с подкреплением. Но основе обзора был выбран и реализован метод, наиболее подходящий для имеющейся модели робота. Для экспериментов была настроена модель робота-гексапода в среде разработки и моделирования. Разработан алгоритм обучения и адаптации на основе центрального генератора паттернов. Также проведены эксперименты для оценки данной реализации, её скорости и процента сходимости.  Для улучшения показателей алгоритма были протестированы разные стратегии. Для сравнения был также реализован эпсилон-жадный алгоритм.

In this work, we are developing a locomotion adaptation system for a hexapod robot, designed for the robot to independently adapt its gait if one of the mover’s malfunctions. To do this, the algorithms used to solve this problem based on reinforcement learning were analyzed. But based on the review, the method most suitable for the existing robot model was selected and implemented. For experiments, a hexapod robot model was set up in a development and simulation environment. A learning and adaptation algorithm has been developed based on a central pattern generator. Experiments were also conducted to evaluate this implementation, its speed and percentage of convergence.  To improve the algorithms performance, different strategies were tested. For comparison, an epsilon-greedy algorithm was also implemented.