A Study on Reinforcement Learning-Driven Snake Robot

Abstract

Snake robots, inspired by the complex and adaptable locomotion of natural snakes, present significant potential in various applications ranging from search-and-rescue operations to medical procedures. However, their high degree of freedom makes their control a challenging task, often hindering their wider adoption. This study introduces a novel approach to addressing this issue: the application of deep reinforcement learning (DRL) to handle the intricate dynamics of snake robots. This research presents a comprehensive review of snake robots, their anatomy, gaits, and previous models. It delves into function approximation techniques, with a particular focus on neural networks. Further, it explores the fundamentals of reinforcement learning, including policy and value-based methods and established algorithms. Leveraging this theoretical foundation, we design and develop a modular snake robot, implement a control framework, and create a reinforcement learning environment. We apply DRL to decompose the gaits of the snake robot, estimate its dynamics, and facilitate smooth gait changes through multi-agent learning. The developed snake robot will be tested in real-world applications, showcasing the effectiveness of our approach. This research not only propels the field of snake robot research but also brings us a step closer to the broader adoption of these flexible and versatile robots in real-world applications.|뱀 로봇은 자연계 뱀의 복잡하고 유연한 움직임에서 영감을 받아 개발된 로봇으로, 수색 및 구조 작업부터 의료 시술에 이르기까지 다양한 응용 가능성을 지니고 있다. 그러나 뱀 로봇의 높은 자유도는 제어를 어렵게 만들며, 이는 그 활용 범위를 제한하는 주요 요인 중 하나이다. 본 연구는 이러한 제어 문제를 해결하기 위한 새로운 접근으로, 심층 강화학습(Deep Reinforcement Learning, DRL)을 적용하여 뱀 로봇의 복잡한 동역학을 효과적으로 다루는 방법을 제시한다.

연구 초기에는 뱀 로봇의 해부학적 구조, 다양한 Gait, 기존 모델에 대한 종합적인 문헌 조사를 수행하였다. 이후 함수 근사 기법, 특히 신경망 기반의 접근 방식과 함께 강화학습의 기본 개념(정책 기반 및 가치 기반 학습, 주요 알고리즘 등)을 이론적으로 고찰하였다.

이러한 이론적 토대를 바탕으로, 본 연구에서는 모듈형 뱀 로봇을 설계 및 제작하고, 제어 프레임워크를 구현하였으며, 이를 위한 강화학습 환경을 구축하였다. 제안된 방법은 뱀 로봇의 Gait를 분해하고, 그 동역학을 추정하며, 다중 에이전트 학습을 통해 Gait 전이를 매끄럽게 수행할 수 있도록 한다.

개발된 뱀 로봇은 향후 실제 환경에서의 실험을 통해 그 성능이 검증될 예정이며, 본 연구는 뱀 로봇 제어 분야의 기술적 발전을 촉진함과 동시에, 유연하고 적응력 있는 로봇 시스템의 실용화를 앞당기는 데 기여할 것으로 기대된다.