High-speed control and navigation for quadrupedal robots on complex and discrete terrain

要約

離散的で幾何学的に複雑な環境における高速脚式ナビゲーションは、高自由度のダイナミクスと、最適化問題の長周期・非凸の性質のために、困難な課題である。本研究では、このような環境を高速に横断できる脚式ロボットのための階層的ナビゲーションパイプラインを提案する。提案するパイプラインは、プランナーモジュールとトラッカーモジュールから構成される。プランナーモジュールは、ヒューリスティックとニューラルネットワークを用いた高速逐次フィルタリングによるサンプリングベースの最適化により、物理的に実行可能な足場計画を見つける。その後、物理シミュレーションにおいてロールアウトを行い、設計されたコスト関数に関する最良の足場計画を特定し、その物理的整合性を確認する。この階層的計画モジュールは、計算効率が高く、同時に物理的に正確である。トラッカーは計画モジュールから得られた目標足場を正確に踏むことを目指します。訓練段階では、足場の目標分布は、トラッカーと競合的に訓練される生成モデルによって与えられる。このプロセスにより、トラッカーは希望する難易度の環境で確実にトレーニングされる。その結果、トラッカーは、これまでの手法では対処できなかったような困難な地形も克服することができる。私たちは、社内のダイナミック四脚ロボットであるRaiboを使って、私たちのアプローチを実証した。その結果、ダイナミックで機敏な動作が得られた：Raiboは垂直の壁を走ったり、1.3mのギャップをジャンプしたり、飛び石を秒速4mで走ったり、30{deg}のスロープや階段、様々な大きさの箱がある地形を自律的に移動したりすることができる。

要約(オリジナル)

High-speed legged navigation in discrete and geometrically complex environments is a challenging task because of the high-degree-of-freedom dynamics and long-horizon, nonconvex nature of the optimization problem. In this work, we propose a hierarchical navigation pipeline for legged robots that can traverse such environments at high speed. The proposed pipeline consists of a planner and tracker module. The planner module finds physically feasible foothold plans by sampling-based optimization with fast sequential filtering using heuristics and a neural network. Subsequently, rollouts are performed in a physics simulation to identify the best foothold plan regarding the engineered cost function and to confirm its physical consistency. This hierarchical planning module is computationally efficient and physically accurate at the same time. The tracker aims to accurately step on the target footholds from the planning module. During the training stage, the foothold target distribution is given by a generative model that is trained competitively with the tracker. This process ensures that the tracker is trained in an environment with the desired difficulty. The resulting tracker can overcome terrains that are more difficult than what the previous methods could manage. We demonstrated our approach using Raibo, our in-house dynamic quadruped robot. The results were dynamic and agile motions: Raibo is capable of running on vertical walls, jumping a 1.3-meter gap, running over stepping stones at 4 meters per second, and autonomously navigating on terrains full of 30{\deg} ramps, stairs, and boxes of various sizes.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, DeepL