ANYmal Parkour: Learning Agile Navigation for Quadrupedal Robots

要約

四足ロボットで機敏なナビゲーションを実行することは、非常に動的な動き、ロボットのさまざまな部分との接触、および知覚センサーの視野の制限のため、困難な作業です。
この論文では、そのようなロボットを訓練し、パルクールの課題を彷彿とさせるシナリオを克服するための完全に学習されたアプローチを提案します。
この方法には、歩く、ジャンプする、登る、しゃがむなど、いくつかの種類の障害物に対する高度な移動スキルをトレーニングし、その後、高レベルのポリシーを使用して地形全体でそれらのスキルを選択して制御することが含まれます。
階層的な定式化のおかげで、ナビゲーション ポリシーは各スキルの機能を認識し、当面のシナリオに応じてその動作を適応させます。
さらに、知覚モジュールは、高度に遮蔽されノイズの多い感覚データから障害物を再構築するようにトレーニングされ、パイプラインにシーンの理解を与えます。
以前の試みと比較して、私たちの方法は、専門家のデモンストレーション、オフライン計算、環境の事前知識、または接触を明示的に考慮することなく、困難なシナリオのパスを計画できます。
これらのモジュールはシミュレートされたデータのみからトレーニングされていますが、実際の実験ではハードウェア上での転送の成功を実証しており、ロボットは最大毎秒 2 メートルの速度で連続する困難な障害物をナビゲートして通過します。
補足ビデオはプロジェクト Web サイトでご覧いただけます: https://sites.google.com/leggedrobotics.com/agile-navigation

要約(オリジナル)

Performing agile navigation with four-legged robots is a challenging task due to the highly dynamic motions, contacts with various parts of the robot, and the limited field of view of the perception sensors. In this paper, we propose a fully-learned approach to train such robots and conquer scenarios that are reminiscent of parkour challenges. The method involves training advanced locomotion skills for several types of obstacles, such as walking, jumping, climbing, and crouching, and then using a high-level policy to select and control those skills across the terrain. Thanks to our hierarchical formulation, the navigation policy is aware of the capabilities of each skill, and it will adapt its behavior depending on the scenario at hand. Additionally, a perception module is trained to reconstruct obstacles from highly occluded and noisy sensory data and endows the pipeline with scene understanding. Compared to previous attempts, our method can plan a path for challenging scenarios without expert demonstration, offline computation, a priori knowledge of the environment, or taking contacts explicitly into account. While these modules are trained from simulated data only, our real-world experiments demonstrate successful transfer on hardware, where the robot navigates and crosses consecutive challenging obstacles with speeds of up to two meters per second. The supplementary video can be found on the project website: https://sites.google.com/leggedrobotics.com/agile-navigation

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