Reference Free Platform Adaptive Locomotion for Quadrupedal Robots using a Dynamics Conditioned Policy
Notice bibliographique
Résumé
This article presents Platform Adaptive Locomotion (PAL), a unified control method for quadrupedal robots with different morphologies and dynamics. We leverage deep reinforcement learning to train a single locomotion policy on procedurally generated robots. The policy maps proprioceptive robot state information and base velocity commands into desired joint actuation targets, which are conditioned using a latent embedding of the temporally local system dynamics. We explore two conditioning strategies - one using a GRU-based dynamics encoder and another using a morphology-based property estimator - and show that morphology-aware conditioning outperforms temporal dynamics encoding regarding velocity task tracking for our hardware test on ANYmal C. Our results demonstrate that both approaches achieve robust zero-shot transfer across multiple unseen simulated quadrupeds. Furthermore, we demonstrate the need for careful robot reference modelling during training: exposing the policy to a diverse set of robot morphologies and dynamics leads to improved generalization, reducing the velocity tracking error by up to 30% compared to the baseline method. Despite PAL not surpassing the best-performing reference-free controller in all cases, our analysis uncovers critical design choices and informs improvements to the state of the art.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».