ข้อมูลจากบทคัดย่อ
ยังไม่มีสรุปภาษาไทยสำหรับระเบียนนี้
ด้านล่างเป็นบทคัดย่อต้นฉบับภาษาอังกฤษจากข้อมูลบรรณานุกรม โปรดตรวจบทความต้นฉบับก่อนอ้างอิง
Insect locomotion exhibits remarkable adaptability and flexibility despite the limited scale of its nervous system. However, the underlying principles that govern leg coordination remain difficult to extract and model computationally. Understanding how insects achieve stable and adaptive locomotion has long provided important inspiration for the development of control strategies in bio-inspired robotics. Nevertheless, many existing approaches rely on predefined coordination rules, manually tuned parameters, or hand-crafted reward functions, which limit the flexibility and transferability of the resulting control strategies. To address this limitation, this study proposes a data-driven framework based on adversarial inverse reinforcement learning (AIRL), which directly learns continuous locomotion control policies from stick insect walking data and infers latent reward structures and control strategies from biological behavioral demonstrations. Experimental results show that even when trained using only a short segment of flat-terrain demonstration data, the learned policy can still be extracted to learn adaptive and flexible leg coordination patterns under different environmental conditions. Furthermore, the learned reward network can be transferred across different dynamic systems to guide policy learning for robot models with different morphologies. Compared with methods relying solely on reward shaping, the proposed approach achieves faster convergence and produces more biologically consistent gait coordination. A preliminary deployment on a physical bio-inspired robot further demonstrates the potential of the learned policy for sim-to-real application. The proposed method provides a transferable data-driven framework for extracting and learning locomotion control strategies from biological behavior, with potential applications to bio-inspired robotic systems.
เหตุผลที่อยู่ในฐานติดตาม
ระเบียนนี้ได้รับ Impact Signal 70/100 จากความใหม่ แหล่งเผยแพร่ ความร่วมมือ และสัญญาณในข้อมูลบรรณานุกรม คะแนนนี้ใช้จัดลำดับการติดตาม ไม่ใช่การตัดสินคุณภาพงานวิจัย
ประเด็นที่เกี่ยวข้อง: Robotic Locomotion and Control · Biomimetic flight and propulsion mechanisms · Zebrafish Biomedical Research Applications
บทบาทของนักวิจัยและสถาบันไทย
Thirawat Chuthong · Poramate Manoonpong · Vidyasirimedhi Institute of Science and Technology
ข้อจำกัดของข้อมูล
หน้านี้เป็นระเบียนบรรณานุกรมและข้อมูลจากบทคัดย่อ ยังไม่ใช่บทวิเคราะห์ฉบับเต็มหรือการประเมินคุณภาพงานวิจัย ควรตรวจสอบ DOI และเอกสารต้นฉบับก่อนนำไปอ้างอิง