Learning Visuo-Motor Behaviours for Robot Locomotion Over Difficult Terrain

要約

移動ロボットが複雑な実環境で日常的な作業を行うようになると、階段、飛び石、隙間、ジャンプ、狭い通路など、さまざまな困難な地形を横断する能力が求められるようになります。本研究では、二足歩行ロボット（シミュレーション実験）と追跡型ロボット（実世界）を用いて、これらのタイプの環境の横断を調査しました。すべての地形タイプを横断するための従来のモノリシックなコントローラを開発することは困難であり、大型の物理的ロボットの場合は現実的なテスト施設が必要で、安全性も確保しなければならない。そこで、複雑なタスクを実現するために組み合わせることができる、シンプルな動作コントローラの組合せを提案します。本研究では、移動ロボットが困難な地形を踏破できるように、複雑な行動を効率的に学習させました。新しい行動が利用可能になったときに再教育を最小限に抑えることで、ロボットはますます複雑な地形セットを横断できるようになり、スケーラブルな行動ライブラリの開発につながりました。

要約(オリジナル)

As mobile robots become useful performing everyday tasks in complex real-world environments, they must be able to traverse a range of difficult terrain types such as stairs, stepping stones, gaps, jumps and narrow passages. This work investigated traversing these types of environments with a bipedal robot (simulation experiments), and a tracked robot (real world). Developing a traditional monolithic controller for traversing all terrain types is challenging, and for large physical robots realistic test facilities are required and safety must be ensured. An alternative is a suite of simple behaviour controllers that can be composed to achieve complex tasks. This work efficiently trained complex behaviours to enable mobile robots to traverse difficult terrain. By minimising retraining as new behaviours became available, robots were able to traverse increasingly complex terrain sets, leading toward the development of scalable behaviour libraries.

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