Hierarchical Experience-informed Navigation for Multi-modal Quadrupedal Rebar Grid Traversal

要約

この研究は、制約された鉄筋環境上での機敏な四足歩行のための、階層化された経験ベースのマルチモーダル接触計画フレームワークに焦点を当てています。
この目的を達成するために、当社の階層プランナーは、移動固有のモジュールを高レベルの接触シーケンス プランナーに組み込み、低レベルの動作プランナーとして運動力学を考慮した軌道の最適化を解決します。
経験蓄積プロセスの定量的分析と、生成された移動軌道の運動力学的な実現可能性の実験的検証を通じて、経験計画ヒューリスティックが脚接触プランナーに候補となる足場を提供する効果的な方法を提供することを実証します。
さらに、環境障害物が存在する場合のナビゲーションの成功率を高めるために、世界計画レベルで誘導胴体経路ヒューリスティックを導入します。
私たちの結果は、胴体パスに基づく経験の蓄積では、通常の経験の蓄積と比較して、目標に到達するために必要なオフライン試行の回数が大幅に少ないことを示しています。
最後に、私たちの計画フレームワークは、ダイナミクス シミュレーションと、Skymul Inc. が提供する四足歩行ロボット上の実際のハードウェア実装の両方で検証されます。

要約(オリジナル)

This study focuses on a layered, experience-based, multi-modal contact planning framework for agile quadrupedal locomotion over a constrained rebar environment. To this end, our hierarchical planner incorporates locomotion-specific modules into the high-level contact sequence planner and solves kinodynamically-aware trajectory optimization as the low-level motion planner. Through quantitative analysis of the experience accumulation process and experimental validation of the kinodynamic feasibility of the generated locomotion trajectories, we demonstrate that the experience planning heuristic offers an effective way of providing candidate footholds for a legged contact planner. Additionally, we introduce a guiding torso path heuristic at the global planning level to enhance the navigation success rate in the presence of environmental obstacles. Our results indicate that the torso-path guided experience accumulation requires significantly fewer offline trials to successfully reach the goal compared to regular experience accumulation. Finally, our planning framework is validated in both dynamics simulations and real hardware implementations on a quadrupedal robot provided by Skymul Inc.

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