The Mini Wheelbot: A Testbed for Learning-based Balancing, Flips, and Articulated Driving

要約

ミニホイールボットは、学習ベースのコントロールのテストベッドとして設計されたバランスの取れた反応ホイールユニサイクルロボットです。
これは、小型で強力で頑丈なフォームファクターの非常に非線形ヨーダイナミクス、非ホロノミー運転、離散コンタクトスイッチを備えた不安定なシステムです。
ミニホイールボットは、ホイールを使用して、初期の方向から立ち上がることができます。これは、繰り返しの実験や挑戦的なハーフフリップで自動環境リセットを可能にします。
2つの一般的な学習ベースのコントロールアルゴリズムを実装することにより、テストベッドとしてのミニホイールボットの有効性を説明します。
まず、バランスコントローラーを調整するためのベイジアンの最適化を紹介します。
第二に、ジャイロスコープ効果を使用してロボットを再配向し、高レベルの速度と方向コマンドを追跡できる専門家の非線形MPCからの模倣学習を使用します。
後者を使用すると、ロボットはユーザーコマンドに基づいて運転できます – このクラスのロボットで初めて。
ミニホイールボットは、学習ベースのコントロールアルゴリズムをテストすることに魅力的であるだけでなく、実験のビデオで実証されているように、一緒に仕事をするのも楽しいです。

要約(オリジナル)

The Mini Wheelbot is a balancing, reaction wheel unicycle robot designed as a testbed for learning-based control. It is an unstable system with highly nonlinear yaw dynamics, non-holonomic driving, and discrete contact switches in a small, powerful, and rugged form factor. The Mini Wheelbot can use its wheels to stand up from any initial orientation – enabling automatic environment resets in repetitive experiments and even challenging half flips. We illustrate the effectiveness of the Mini Wheelbot as a testbed by implementing two popular learning-based control algorithms. First, we showcase Bayesian optimization for tuning the balancing controller. Second, we use imitation learning from an expert nonlinear MPC that uses gyroscopic effects to reorient the robot and can track higher-level velocity and orientation commands. The latter allows the robot to drive around based on user commands – for the first time in this class of robots. The Mini Wheelbot is not only compelling for testing learning-based control algorithms, but it is also just fun to work with, as demonstrated in the video of our experiments.

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