Let Humanoids Hike! Integrative Skill Development on Complex Trails

要約

複雑なトレイルでのハイキングには、予測不可能な地形に対するバランス、敏ility性、適応的な意思決定が必要です。
現在のヒューマノイドの研究は、ハイキングには断片化され、不十分なままです。移動は、長期的な目標や状況認識なしに運動能力に焦点を当てていますが、セマンティックナビゲーションは現実世界の具体化と地域の地形の変動を見落としています。
複雑なトレイルでハイキングするためのヒューマノイドのトレーニングを提案し、視覚的認識、意思決定、および運動の実行を介して統合的なスキル開発を促進します。
視覚装備のヒューマノイドロボットが複雑なトレイルを自律的にハイキングできるようにする学習フレームワークであるLEGO-Hを開発します。
2つの技術的な革新を紹介します。1）階層補強学習フレームワークに合わせた時間的視覚変圧器のバリアントは、将来のローカル目標を予想して、運動を導き、運動を目標指向のナビゲーションとシームレスに統合します。
2）階層的なメトリック学習と組み合わせた関節運動パターンの潜在的表現 – 特権学習スキームの強化 – 特権トレーニングからオンボード実行へのスムーズな政策転送を可能にします。
これらのコンポーネントにより、LEGO-Hは、事前定義されたモーションパターンに依存することなく、多様な物理的および環境的課題に対処できます。
さまざまなシミュレートされたトレイルとロボットの形態にわたる実験は、LEGO-Hの汎用性と堅牢性を強調し、具体化された自律性とLEGO-Hの説得力のあるテストベッドとしてのハイキングを、将来のヒューマノイド開発のベースラインとして位置づけています。

要約(オリジナル)

Hiking on complex trails demands balance, agility, and adaptive decision-making over unpredictable terrain. Current humanoid research remains fragmented and inadequate for hiking: locomotion focuses on motor skills without long-term goals or situational awareness, while semantic navigation overlooks real-world embodiment and local terrain variability. We propose training humanoids to hike on complex trails, driving integrative skill development across visual perception, decision making, and motor execution. We develop a learning framework, LEGO-H, that enables a vision-equipped humanoid robot to hike complex trails autonomously. We introduce two technical innovations: 1) A temporal vision transformer variant – tailored into Hierarchical Reinforcement Learning framework – anticipates future local goals to guide movement, seamlessly integrating locomotion with goal-directed navigation. 2) Latent representations of joint movement patterns, combined with hierarchical metric learning – enhance Privileged Learning scheme – enable smooth policy transfer from privileged training to onboard execution. These components allow LEGO-H to handle diverse physical and environmental challenges without relying on predefined motion patterns. Experiments across varied simulated trails and robot morphologies highlight LEGO-H’s versatility and robustness, positioning hiking as a compelling testbed for embodied autonomy and LEGO-H as a baseline for future humanoid development.

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