Versatile Loco-Manipulation through Flexible Interlimb Coordination

要約

自動運転ロボットが非構造化された環境で動作できるようにするには、局所操作のために手足を柔軟に活用する能力が不可欠です。
しかし、局所操作に関する以前の作業は、特定のタスクまたは所定の四肢構成に制約されることがよくあります。
この作業では、柔軟なlimb間協調を通じて汎用性の高い局所操作を可能にするアプローチである、limb間調整（RELIC）の補強学習を提示します。
私たちのアプローチの鍵は、操作運動の実行とタスクの要求に基づいて安定した歩行の生成をシームレスに橋渡しする適応コントローラーです。
2つのコントローラーモジュール間の相互作用を通じて、Relicは各手足を操作または移動のために動的に割り当て、それらを調整してタスクの成功を達成します。
シミュレーションで効率的な強化学習を使用して、Relicは現実世界の操作目標に従って安定した歩行を実行することを学びます。
多様で複雑なタスクを解決するために、ターゲットの軌跡、接点、自然言語の指示など、学習したコントローラーにさまざまなタイプのタスク仕様をインターフェースすることをさらに提案します。
多様で複雑な調整パターンを必要とする12の実世界のタスクで評価されたRelicは、平均で78.9％の成功率を達成することにより、その汎用性と堅牢性を示しています。
ビデオとコードはhttps://relic-locoman.github.io/にあります。

要約(オリジナル)

The ability to flexibly leverage limbs for loco-manipulation is essential for enabling autonomous robots to operate in unstructured environments. Yet, prior work on loco-manipulation is often constrained to specific tasks or predetermined limb configurations. In this work, we present Reinforcement Learning for Interlimb Coordination (ReLIC), an approach that enables versatile loco-manipulation through flexible interlimb coordination. The key to our approach is an adaptive controller that seamlessly bridges the execution of manipulation motions and the generation of stable gaits based on task demands. Through the interplay between two controller modules, ReLIC dynamically assigns each limb for manipulation or locomotion and robustly coordinates them to achieve the task success. Using efficient reinforcement learning in simulation, ReLIC learns to perform stable gaits in accordance with the manipulation goals in the real world. To solve diverse and complex tasks, we further propose to interface the learned controller with different types of task specifications, including target trajectories, contact points, and natural language instructions. Evaluated on 12 real-world tasks that require diverse and complex coordination patterns, ReLIC demonstrates its versatility and robustness by achieving a success rate of 78.9% on average. Videos and code can be found at https://relic-locoman.github.io/.

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