Quadruped robot traversing 3D complex environments with limited perception

要約

3 次元の複雑な環境を横断することは、脚による移動にとって常に大きな課題でした。
既存の方法は通常、環境情報を取得することで障害物に先制的に反応するビジョンやライダーなどの外部センサーに依存しています。
しかし、夜間や密林などのシナリオでは、外部センサーが適切に機能しないことが多く、ロボットが環境内のさまざまな障害物を感知して迅速に対応するには固有受容センサーに依存する必要があります。
この作業は間違いなく困難です。
私たちの研究では、衝突検出に基づく方法により、環境障害物に対するロボットの認識を強化できることがわかりました。
この研究では、固有受容センシングのみに依存する、エンドツーエンドの学習ベースの四足ロボット モーション コントローラーを提案します。
このコントローラーは、未知の複雑な 3D 環境での衝突を正確に検出、位置特定し、機敏に対応できるため、複雑な環境でのロボットの移動性が向上します。
私たちは、シミュレーションと現実世界での実験の両方で、私たちの方法により四足ロボットがさまざまな複雑な環境で困難な障害物をうまく通過できることを実証しました。

要約(オリジナル)

Traversing 3-D complex environments has always been a significant challenge for legged locomotion. Existing methods typically rely on external sensors such as vision and lidar to preemptively react to obstacles by acquiring environmental information. However, in scenarios like nighttime or dense forests, external sensors often fail to function properly, necessitating robots to rely on proprioceptive sensors to perceive diverse obstacles in the environment and respond promptly. This task is undeniably challenging. Our research finds that methods based on collision detection can enhance a robot’s perception of environmental obstacles. In this work, we propose an end-to-end learning-based quadruped robot motion controller that relies solely on proprioceptive sensing. This controller can accurately detect, localize, and agilely respond to collisions in unknown and complex 3D environments, thereby improving the robot’s traversability in complex environments. We demonstrate in both simulation and real-world experiments that our method enables quadruped robots to successfully traverse challenging obstacles in various complex environments.

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