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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      Deep Reinforcement Learning (DRL) algorithms have been successfully used in a wide range of challenging control tasks for various robot environments. In this paper, we study a training procedure for a quadruped robot locomotion through DRL. We apply a Hierarchical Reinforcement Learning (HRL) technique based on the maximum entropy RL framework (Soft Actor-Critic, SAC) and Domain Randomization (DR) methods to train goal-reaching skills. To evaluate our method, we test the trained model on a 12-dimensional quadruped robot(D’Kitty) in simulation.
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      Deep Reinforcement Learning (DRL) algorithms have been successfully used in a wide range of challenging control tasks for various robot environments. In this paper, we study a training procedure for a quadruped robot locomotion through DRL. We apply a...

      Deep Reinforcement Learning (DRL) algorithms have been successfully used in a wide range of challenging control tasks for various robot environments. In this paper, we study a training procedure for a quadruped robot locomotion through DRL. We apply a Hierarchical Reinforcement Learning (HRL) technique based on the maximum entropy RL framework (Soft Actor-Critic, SAC) and Domain Randomization (DR) methods to train goal-reaching skills. To evaluate our method, we test the trained model on a 12-dimensional quadruped robot(D’Kitty) in simulation.

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