HyperSurf: Quadruped Robot Leg Capable of Surface Recognition with GRU and Real-to-Sim Transferring

要約

本稿では、四足ロボットの表面認識のためのデータ収集の高速化とリアルからシムへの転送システムを紹介します。
このシステムは、簡単に交換可能なさまざまな表面を踏むことができる機械式シングルレッグセットアップを備えています。
さらに、Dog-Surf の論文で詳しく説明されているシステムからインスピレーションを得た、GRU ベースの表面認識システムが組み込まれています。
この設定により、モデル トレーニング用のデータセット収集の拡張が容易になり、実験室条件で到達しにくい表面からのデータ取得が可能になります。
さらに、表面特性を現実からシミュレーションに移す道が開かれ、事前に準備された表面のデジタルツインのライブラリを使用して、シミュレーション環境で脚式ロボットの最適な歩行をトレーニングできるようになります。
さらに、GRU ベースの表面認識システムが強化され、四足ロボットと単脚セットアップの両方からのデータの統合が可能になりました。
データセットとコードは公開されています。

要約(オリジナル)

This paper introduces a system of data collection acceleration and real-to-sim transferring for surface recognition on a quadruped robot. The system features a mechanical single-leg setup capable of stepping on various easily interchangeable surfaces. Additionally, it incorporates a GRU-based Surface Recognition System, inspired by the system detailed in the Dog-Surf paper. This setup facilitates the expansion of dataset collection for model training, enabling data acquisition from hard-to-reach surfaces in laboratory conditions. Furthermore, it opens avenues for transferring surface properties from reality to simulation, thereby allowing the training of optimal gaits for legged robots in simulation environments using a pre-prepared library of digital twins of surfaces. Moreover, enhancements have been made to the GRU-based Surface Recognition System, allowing for the integration of data from both the quadruped robot and the single-leg setup. The dataset and code have been made publicly available.

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