En el mundo de la robótica, el control de humanoides es un desafío constante debido a los cambios en las dinámicas, las especificaciones de tareas y el entorno en el que operan. Para abordar esta problemática, se ha propuesto un innovador framework llamado HoRD, que se enfoca en el aprendizaje por refuerzo condicionado por la historia y la destilación en línea.
Este framework consta de dos etapas fundamentales. En primer lugar, se entrena una política de alto rendimiento utilizando aprendizaje por refuerzo condicionado por la historia, lo que permite al robot adaptarse en línea a diversas dinámicas aleatorias. En esta etapa, la política es capaz de inferir el contexto dinámico latente a partir de trayectorias recientes de estado-acción, lo cual le brinda la capacidad de adaptarse de manera eficiente a cambios inesperados.
En segundo lugar, se lleva a cabo la destilación en línea, una técnica que permite transferir las capacidades de control robusto del robot desde la política maestra a una política basada en transformadores. Esta política opera específicamente en trayectorias de puntos clave articulares 3D espaciados de forma root-relative.
La combinación de adaptación condicionada por la historia y destilación en línea en HoRD ofrece la ventaja de permitir a una única política adaptarse a dominios no vistos sin necesidad de entrenamiento específico para cada uno de ellos. Esto se traduce en una mayor robustez y capacidad de transferencia, especialmente frente a dominios no vistos y perturbaciones externas, como se ha demostrado en experimentos extensivos.
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