Gaitor: Learning a Unified Representation Across Gaits for Real-World Quadruped Locomotion

要約

現在の最先端の四足歩行では、地形横断のための堅牢な動きを生成できますが、目的のロボットの軌道を速歩や這いなどの個別の移動スキルのセットに分割する必要があります。
対照的に、この研究では、四足歩行の単一の統一表現を学習することで、歩行タイプと特徴を継続的にブレンドできる可能性を実証します。
私たちは、歩行スキルのもつれのない表現を学習する Gaitor を紹介し、それによってトレーニング中に見られるすべての歩行タイプに共通の情報を共有します。
学習された表現に現れる構造は、異なる歩行タイプ間の位相相関をエンコードしていることが判明するという点で解釈可能です。
これらを利用して、連続的な歩行遷移を生成できます。
また、足の振り特性も絡みをほぐし、ダイレクトにアドレス可能です。
基本的な地形エンコードと、この構造化された潜在表現で動作する学習済みプランナーと併せて、Gaitor は、凹凸のある地形に反応しながら、ユーザーからの望ましい歩行タイプや特性を含む動作コマンドを受け取ることができます。
ANYmal C プラットフォーム上のシミュレート設定と現実世界の両方の設定で Gaitor を評価します。
私たちの知る限り、これは、複数の歩行についてこのように統合され解釈可能な潜在表現を学習し、実際の四足ロボットの異なる移動モード間のオンデマンドの連続ブレンドを実現する最初の研究です。

要約(オリジナル)

The current state-of-the-art in quadruped locomotion is able to produce robust motion for terrain traversal but requires the segmentation of a desired robot trajectory into a discrete set of locomotion skills such as trot and crawl. In contrast, in this work we demonstrate the feasibility of learning a single, unified representation for quadruped locomotion enabling continuous blending between gait types and characteristics. We present Gaitor, which learns a disentangled representation of locomotion skills, thereby sharing information common to all gait types seen during training. The structure emerging in the learnt representation is interpretable in that it is found to encode phase correlations between the different gait types. These can be leveraged to produce continuous gait transitions. In addition, foot swing characteristics are disentangled and directly addressable. Together with a rudimentary terrain encoding and a learned planner operating in this structured latent representation, Gaitor is able to take motion commands including desired gait type and characteristics from a user while reacting to uneven terrain. We evaluate Gaitor in both simulated and real-world settings on the ANYmal C platform. To the best of our knowledge, this is the first work learning such a unified and interpretable latent representation for multiple gaits, resulting in on-demand continuous blending between different locomotion modes on a real quadruped robot.

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