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(서울과학기술대학교) (넥스원) (넥스원) (서울과학기술대학교)
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국방로봇학회 국방로봇학회 논문집 국방로봇학회 논문집 제4권 제3호
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    This paper proposes an end-to-end walking control methodology for a hexapod robot based on reinforcement learning, which is bio-inspired by the walking characteristics of ants, to enhance stability in highly uncertain terrains. Specifically, the study aims to improve walking stability by dynamically adjusting the gait frequency according to walking speed and terrain conditions. First, the study selects the appropriate body shape and leg structure and arrangement to enhance the mobility stability and efficiency of the hexapod robot. Next, a gait frequency determination mechanism based on the walking frequency adjustment mechanism of ants is established, and a reinforcement learning strategy is designed to enable walking using proprioceptive information. Finally, the policy is trained in Isaac Gym, and the walking stability of the trained policy is comparatively analyzed and verified through a Gazebo Sim-to-Sim process.
    #Hexapod robot(6족 보행 로봇) #Deep reinforcement learning(심층 강화 학습) #Gait frequency control(보행 주파수 제어)

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