Integrating Contact-aware Feedback CPG System for Learning-based Soft Snake Robot Locomotion Controllers

要約

この論文は、生物にインスピレーションを得た接触認識移動コントローラを開発することにより、ソフトスネークロボットの接触認識移動問題を解決することを目的としています。
コントローラーに効果的な接触情報を提供するために、自然のヘビの鱗感覚を模倣した鱗で覆われたセンサー構造を開発しました。
制御フレームワークの設計における私たちの中心的な貢献は、マツオカ中央パターン ジェネレーター (CPG) ネットワーク用の新しい感覚フィードバック メカニズムの開発です。
このメカニズムにより、松岡 CPG システムは、接触認識制御スキーム全体において「脊髄」のように機能し、「脳」 (目標追跡運動コントローラー) からの強壮入力信号と感覚フィードバック信号を含む刺激を同時に受け取ります。
「リフレックス アーク」 (接触反応性コントローラー) からのリズミカルな信号を生成して、ソフト スネーク ロボットを作動させ、密集して配置された障害物をすり抜けます。
「リフレックス アーク」設計では、2 つの特徴的なタイプのリアクティブ コントローラーを開発します。1) CPG システムの感覚フィードバック入力の操作を学習する強化学習 (RL) センサー レギュレーター、2) ローカル反射センサー CPG
特定のトポロジーでセンサーの読み取り値と CPG のフィードバック入力を直接接続するネットワーク。
これら 2 つのリアクティブ コントローラを移動コントローラおよびマツオカ CPG システムと組み合わせることで、2 つの異なる接触認識移動制御スキームが容易になります。
2 つの制御スキームは、シミュレートされたソフト スネーク ロボットと実際のソフト スネーク ロボットの両方でテストおよび評価され、接触を意識した移動タスクで有望なパフォーマンスを示しています。
実験結果はまた、生物からインスピレーションを得たロボット コントローラー設計のための新しい感覚フィードバック メカニズムを備えた修正されたマツオカ CPG システムの利点を検証します。

要約(オリジナル)

This paper aims to solve the contact-aware locomotion problem of a soft snake robot by developing bio-inspired contact-aware locomotion controllers. To provide effective contact information for the controllers, we develop a scale-covered sensor structure mimicking natural snakes’ scale sensilla. In the design of the control framework, our core contribution is the development of a novel sensory feedback mechanism for the Matsuoka central pattern generator (CPG) network. This mechanism allows the Matsuoka CPG system to work like a ‘spinal cord’ in the whole contact-aware control scheme, which simultaneously takes the stimuli including tonic input signals from the ‘brain’ (a goal-tracking locomotion controller) and sensory feedback signals from the ‘reflex arc’ (the contact reactive controller), and generates rhythmic signals to actuate the soft snake robot to slither through densely allocated obstacles. In the ‘reflex arc’ design, we develop two distinctive types of reactive controllers — 1) a reinforcement learning (RL) sensor regulator that learns to manipulate the sensory feedback inputs of the CPG system, and 2) a local reflexive sensor-CPG network that directly connects sensor readings and the CPG’s feedback inputs in a specific topology. Combining with the locomotion controller and the Matsuoka CPG system, these two reactive controllers facilitate two different contact-aware locomotion control schemes. The two control schemes are tested and evaluated in both simulated and real soft snake robots, showing promising performance in the contact-aware locomotion tasks. The experimental results also validate the advantages of the modified Matsuoka CPG system with a new sensory feedback mechanism for bio-inspired robot controller design.

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