Reinforcement Learning for Control of Human Locomotion in Simulation
Notice bibliographique
Résumé
Control of robotic leg prostheses and exoskeletons is an open challenge. Computer modeling and simulation can be used to study the dynamics and control of human walking and extract principles that can be programmed into robotic legs to behave similar to biological legs. In this study, we present the development of an efficient two-layer Q-learning algorithm, with k-d trees, that operates over continuous action spaces and a reward model that estimates the degree of muscle activation similarity between the agent and human state-to-action pairs and state-to-action sequences. We used a human musculoskeletal model acting in a high-dimensional physics-based simulation environment to train and evaluate our algorithm to simulate biomimetic walking. We used imitation learning and artificial biomechanics data to accelerate training via “expert” demonstrations and used experimental human data to compare and validate our predictive simulations, achieving 79% accuracy. Moreover, when compared to the previous state-of-the-art that used deep deterministic policy gradient, our algorithm was significantly more efficient with lower computational and memory storage requirements (i.e., requiring 7 times less RAM and 87 times less CPU compute), which can benefit real-time embedded computing for robot control. Overall, our new two-layer Qlearning algorithm using sequential data for continuous imitation of human locomotion serves as a first step towards the development of bioinspired controllers for robotic prosthetic legs and exoskeletons. Future work will focus on improving the prediction accuracy compared to experimental data and expanding our simulations to other locomotor activities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».