Dexterous Safe Control for Humanoids in Cluttered Environments via Projected Safe Set Algorithm

要約

パフォーマンスを損なうことなく、実際のアプリケーションでヒューマノイドロボットの安全性を確保することが重要です。
この論文では、乱雑な環境での外部と自己衝突の両方を避けるための四肢レベルの幾何学的制約を特徴とする器用な安全性の問題を検討します。
Sprase環境で単純化された境界幾何学を持つ安全性と比較して、器用な安全性は、安全なロボット制御を解決する際に実行不可能な制約セットにつながる多くの制約を生成します。
この問題に対処するために、古典的な安全な制御アルゴリズムのマルチコンストレントケースへの拡張である予測される安全なセットアルゴリズム（P-SSA）を提案します。
P-SSAは、対立する制約を原則的に緩和し、安全違反を最小限に抑えて実行可能なロボット制御を保証します。
シミュレーションでのアプローチと、複雑な衝突回避タスクを実行する実際のUnitree G1ヒューマノイドロボットで確認します。
結果は、P-SSAが最小限の安全違反で挑戦的な状況で堅牢に動作し、パラメーターチューニングがゼロのさまざまなタスクに直接一般化できることを示しています。

要約(オリジナル)

It is critical to ensure safety for humanoid robots in real-world applications without compromising performance. In this paper, we consider the problem of dexterous safety, featuring limb-level geometry constraints for avoiding both external and self-collisions in cluttered environments. Compared to safety with simplified bounding geometries in sprase environments, dexterous safety produces numerous constraints which often lead to infeasible constraint sets when solving for safe robot control. To address this issue, we propose Projected Safe Set Algorithm (p-SSA), an extension of classical safe control algorithms to multi-constraint cases. p-SSA relaxes conflicting constraints in a principled manner, minimizing safety violations to guarantee feasible robot control. We verify our approach in simulation and on a real Unitree G1 humanoid robot performing complex collision avoidance tasks. Results show that p-SSA enables the humanoid to operate robustly in challenging situations with minimal safety violations and directly generalizes to various tasks with zero parameter tuning.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google