GenTe: Generative Real-world Terrains for General Legged Robot Locomotion Control

要約

事前定義された高さマップと静的環境を使用した既存の方法が非構造化された景観の複雑さに対処できないため、多様な現実世界の地形を通過できる二足歩行ロボットの開発は、基本的なロボット課の課題を提示します。
このギャップを埋めるために、私たちは、一般化可能な移動政策を訓練するために、物理的に現実的で適応性のある地形を生成するためのフレームワークであるGenteを提案します。
Genteは、幾何学的地形と物理的な地形の両方を含む原子地形ライブラリを構築し、強化学習ベースの移動政策のためのカリキュラムトレーニングを可能にします。
視覚言語モデル（VLM）の関数コール技術と推論能力を活用することにより、Genteは、テキストおよびグラフィカルな入力から複雑で文脈的に関連する地形を生成します。
このフレームワークは、地形の相互作用のための現実的な力モデリングを導入し、土壌シンクや流体力学的抵抗などの効果をキャプチャします。
私たちの知る限り、Genteは、脚のあるロボットの移動制御のシミュレーション環境を体系的に生成する最初のフレームワークです。
さらに、100の生成された地形のベンチマークを導入します。
実験は、二足歩行ロボットの移動における一般化と堅牢性の改善を示しています。

要約(オリジナル)

Developing bipedal robots capable of traversing diverse real-world terrains presents a fundamental robotics challenge, as existing methods using predefined height maps and static environments fail to address the complexity of unstructured landscapes. To bridge this gap, we propose GenTe, a framework for generating physically realistic and adaptable terrains to train generalizable locomotion policies. GenTe constructs an atomic terrain library that includes both geometric and physical terrains, enabling curriculum training for reinforcement learning-based locomotion policies. By leveraging function-calling techniques and reasoning capabilities of Vision-Language Models (VLMs), GenTe generates complex, contextually relevant terrains from textual and graphical inputs. The framework introduces realistic force modeling for terrain interactions, capturing effects such as soil sinkage and hydrodynamic resistance. To the best of our knowledge, GenTe is the first framework that systemically generates simulation environments for legged robot locomotion control. Additionally, we introduce a benchmark of 100 generated terrains. Experiments demonstrate improved generalization and robustness in bipedal robot locomotion.

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