Learning Locomotion of 16 DOF Sprawling-Type Quadruped Robots for Both Enhanced Stability and Energy Efficiency on Uneven Terrains

본 논문에서는 16 자유도 다리 구조를 가진 방사형 4족 로봇에 대해 심층 강화학습 기반의 험지 안정성 및 에너지 효율성을 동시에 갖춘 보행 학습을 제안한다. 구체적으로, 보행속도를 기반으로 몸통 높이를 동적으로 조절함으로써 보행 안정성과 에너지 효율성을 모두 향상시키고자 한다. 본 연구의 학습 전략은 3단계로 구분된다. 1) 3 자유도를 갖는 기존 로봇의 다리구조와 달리 제안된 4 자유도 다리의 작업공간을 비교 분석한다. 2) Froude Number를 사용하여 로봇의 보행 속도 기반 몸통 높이 리워드를 설계한다. 3) Fractal Noise Terrain에서 전이 학습을 통해 신속한 학습과 일반화 능력을 향상시켜 다양한 환경에 대한 적응력을 높인다. 최종적으로 Isaac Gym에서 학습된 정책을 Gazebo Sim-to-Sim 과정을 통해 다양한 지형과 조건에서의 보행 안정성 및 에너지 효율성 측면에서 비교 분석하여 검증한다.