Barkour: Benchmarking Animal-level Agility with Quadruped Robots

要約

動物は、疾走、跳躍、跳躍など、さまざまな機敏な移動戦略を進化させてきました。
生物学的対応物のように動き、複雑な環境を素早く移動するためのさまざまな機敏なスキルを発揮する脚付きロボットの開発への関心が高まっています。
関心があるにもかかわらず、この分野には俊敏性における制御ポリシーとハードウェアのパフォーマンスを測定するための体系的なベンチマークがありません。
脚式ロボットの敏捷性を定量化するための障害物コースである Barkour ベンチマークを紹介します。
犬の敏捷性競技会からインスピレーションを得たこのゲームは、さまざまな障害物と時間ベースの得点メカニズムで構成されています。
このため、研究者は、高速に動作するだけでなく、制御可能かつ多用途な方法で動作するコントローラーの開発を奨励しています。
強力なベースラインを設定するために、ベンチマークに取り組むための 2 つの方法を紹介します。
最初のアプローチでは、ポリシーに基づく強化学習手法を使用して専門的な移動スキルをトレーニングし、それらを高レベルのナビゲーション コントローラーと組み合わせます。
2 番目のアプローチでは、専門スキルを抽出して、さまざまな地形に対応し、認識された環境とロボットの状態に基づいてロボットの歩行を調整できる、Locomotion-Transformer という名前の Transformer ベースのジェネラリスト移動ポリシーを作成します。
特注の四足ロボットを使用して、私たちの方法が犬の半分の速度でコースを完了できることを実証します。
私たちの研究が、ロボットが動物レベルの敏捷性を達成できるようにするコントローラーの作成に向けた一歩となることを願っています。

要約(オリジナル)

Animals have evolved various agile locomotion strategies, such as sprinting, leaping, and jumping. There is a growing interest in developing legged robots that move like their biological counterparts and show various agile skills to navigate complex environments quickly. Despite the interest, the field lacks systematic benchmarks to measure the performance of control policies and hardware in agility. We introduce the Barkour benchmark, an obstacle course to quantify agility for legged robots. Inspired by dog agility competitions, it consists of diverse obstacles and a time based scoring mechanism. This encourages researchers to develop controllers that not only move fast, but do so in a controllable and versatile way. To set strong baselines, we present two methods for tackling the benchmark. In the first approach, we train specialist locomotion skills using on-policy reinforcement learning methods and combine them with a high-level navigation controller. In the second approach, we distill the specialist skills into a Transformer-based generalist locomotion policy, named Locomotion-Transformer, that can handle various terrains and adjust the robot’s gait based on the perceived environment and robot states. Using a custom-built quadruped robot, we demonstrate that our method can complete the course at half the speed of a dog. We hope that our work represents a step towards creating controllers that enable robots to reach animal-level agility.

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