Hierarchical generative modelling for autonomous robots

要約

人間は、環境と相互作用するときに、個々の手足の動きを計画、実行、組み合わせることによって、複雑な全身の動きを生み出すことができます。
私たちは、自律ロボット操作の設定におけるモーター制御のこの基本的な側面を調査しました。
私たちは、人間の運動制御の深い時間的アーキテクチャを模倣する、自律的なタスクの完了のためのマルチレベル計画を備えた階層的生成モデリングによってこの問題にアプローチします。
ここで、時間的深さとは、順方向モデルまたは生成モデルの連続レベルが展開される入れ子になった時間スケールを指します。たとえば、物体の配送には、手足の複数の局所的な動きの高速調整を文脈化するための全体的な計画が必要です。
この時間スケールの分離は、ロボット工学と制御の動機にもなります。
特に、汎用性の高い感覚運動制御を実現するには、個々の手足の計画と低レベルの運動制御を階層的に構造化することが有利です。
私たちは数値シミュレーションと物理シミュレーションを使用して実験を実施し、この処方の有効性を確立します。
階層生成モデルを使用して、人型ロボットが移動、操作、把握の総合的な使用を必要とする複雑なタスクを自律的に完了する方法を示します。
具体的には、箱を取り出して輸送したり、ドアを開けて通り抜けて目的地に到達したり、フットボールに近づいてキックしたりしながら、身体の損傷や地面の凹凸があっても堅牢なパフォーマンスを発揮できる人型ロボットの能力を実証します。
私たちの発見は、人間からインスピレーションを得たモーター制御アルゴリズムを使用することの有効性を実証し、私たちの方法は、目標に向けた困難なタスクを自律的に完了するための実行可能な階層アーキテクチャを提供します。

要約(オリジナル)

Humans can produce complex whole-body motions when interacting with their surroundings, by planning, executing and combining individual limb movements. We investigated this fundamental aspect of motor control in the setting of autonomous robotic operations. We approach this problem by hierarchical generative modelling equipped with multi-level planning-for autonomous task completion-that mimics the deep temporal architecture of human motor control. Here, temporal depth refers to the nested time scales at which successive levels of a forward or generative model unfold, for example, delivering an object requires a global plan to contextualise the fast coordination of multiple local movements of limbs. This separation of temporal scales also motivates robotics and control. Specifically, to achieve versatile sensorimotor control, it is advantageous to hierarchically structure the planning and low-level motor control of individual limbs. We use numerical and physical simulation to conduct experiments and to establish the efficacy of this formulation. Using a hierarchical generative model, we show how a humanoid robot can autonomously complete a complex task that necessitates a holistic use of locomotion, manipulation, and grasping. Specifically, we demonstrate the ability of a humanoid robot that can retrieve and transport a box, open and walk through a door to reach the destination, approach and kick a football, while showing robust performance in presence of body damage and ground irregularities. Our findings demonstrated the effectiveness of using human-inspired motor control algorithms, and our method provides a viable hierarchical architecture for the autonomous completion of challenging goal-directed tasks.

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