LeRobot — 学習済みポリシーを実機で動かす(評価)
この記事で分かること
LeRobotフレームワークを使って学習済みポリシーを実機で動作させる評価方法が分かる。ロボット学習の実機適用における具体的な手順と評価のポイントを学べる。
詳細要約
学習済みロボット制御ポリシーを実機で評価する際、シミュレーションと異なりハードウェアの応答遅れや安全停止条件を事前に設定する必要がある。具体的には、評価用スクリプト内でロボットの最大トルクや速度リミットを明示的に指定し、緊急停止ボタンが押された場合に即座に制御を中断する処理を組み込む。また、ポリシーが出力する動作指令と実機のエンコーダ値との誤差が閾値を超えた場合に自動停止するガード条件を追加することで、破損リスクを低減できる。