Robust Locomotion on Legged Robots through Planning on Motion Primitive Graphs

Autoren: Wyatt Ubellacker, Aaron D. Ames · ICRA 2023

Lizenzen

Open Access
Paper: CC BY 4.0

Alles Folgende stützt sich auf das vollständige Paper unter seiner Lizenz CC BY 4.0; die Abbildung wird mit Nennung der Autoren gezeigt.

Kurz gesagt

Wird jeder Regler als Bewegungsprimitiv mit einem sicheren Einzugsbereich modelliert, kann eine RRT-artige Suche auf einem A1-Vierbeiner online in unter 50 ms Erholungssequenzen finden.

Warum es wichtig ist

Der Graph wächst mit der Anzahl der Primitive und ihrer Argumente statt mit der Systemdynamik, und der Methode ist es gleich, wie der Regler jedes Primitivs aufgebaut ist, solange er die Definition erfüllt. Auf der Hardware erzeugt ein einziges Suchverfahren die Erholung von Tritten, Ziehen am Bein, unebenem Boden und Stürzen, statt für jeden Fall eigene Übergangsregeln zu schreiben.

Problem

Roboterautonomie verkettet Verhaltensweisen (Bewegungsprimitive) oft über Sequenzen, Zustandsautomaten oder Graphsuche, doch die Entscheidung, wann ein Wechsel zwischen dynamischen Primitiven sicher ist, stützt sich meist auf übergangsspezifische Analysen oder Heuristiken. Die früheren Arbeiten der Autoren behandelten nur diskrete Primitive und Offline-Suche, was ihren Einsatz für die Reaktion auf Störungen in dem Moment, in dem sie auftreten, einschränkt.

Lösungsansatz

Jedes Bewegungsprimitiv ist durch seine kontinuierlichen Argumente, seinen Sollwert, sein Regelgesetz, seinen Einzugsbereich, seine sichere Menge und seinen sicheren Einzugsbereich definiert. Eine Übertragungsfunktion für Bewegungsprimitive bildet einen Zustand auf den Sollwert des Primitivs ab, wenn der Zustand in dessen sicherem Einzugsbereich liegt, und gibt den Zustand andernfalls unverändert zurück; die Verkettung dieser Funktionen bildet einen gemischt diskreten und kontinuierlichen Graphen, den ein von RRT inspirierter Algorithmus online durchsucht, bevor ein beschränkter Gradientenabstieg Argumente und Timing abstimmt und unnötige Knoten entfernt werden.

Wichtigste Erkenntnisse

Wird der sichere Einzugsbereich jedes Primitivs als dessen Eintrittsbedingung verwendet, wird aus der Frage 'Ist dieser Übergang sicher?' eine Prüfung, ob der aktuelle Zustand in einer Menge liegt.
Exponentielle Stabilität garantiert eine Mindestdauer, nach der der Zustand innerhalb eines kleinen ε um den Sollwert liegt, was es rechtfertigt, ein Primitiv als Abbildung vom Zustand auf den Sollwert zu abstrahieren.
Randomisierte Suche passt zu diesem Graphen, weil die Übertragungsfunktionen nichtkonvex sind und diskrete Suche schlecht mit der Anzahl der Primitive, der Argumentmengen und der Zustandsdimension skaliert.
Sichere Einzugsbereiche wurden konservativ aus einer Ljapunow-Analyse des linearisierten Reglers geschätzt und dann durch Hardwaretests erweitert, bis normale Betriebszustände abgedeckt waren.

Hauptergebnisse

Die Graphsuche dauert typischerweise unter 50 ms und läuft asynchron neben einer 1-kHz-Regelschleife auf einem Intel NUC an Bord (i7-10710U, 16 GB RAM).
Aus der Ruhe mit nicht angesteuerten Motoren reiht der Planer Lie, Stand (h = 0,2 m) und Walk (h = 0,25 m, vx = 0,2 m/s) aneinander.
Tritte während Stand (h = 0,25 m): Kleine Tritte erfordern keinen Übergang, mittlere Tritte führen über Lie, und größere Tritte führen über Gehen auf der Stelle, bevor zu Stand zurückgekehrt wird.
Ziehen am Bein beim Gehen: Der Roboter bleibt in Land, solange das Hinterbein festgehalten wird, führt dann die neu geplante Sequenz aus und geht weiter, sobald es losgelassen wird.
Lose, unebene Steine ohne Wahrnehmung und mit einem Geh-Primitiv, das ebenen Boden annimmt: Der Roboter kommt langsam voran und plant beim Auftreten von Störungen über Lie, Stand und Land neu.
Wurf von einem etwa 0,5 m hohen Absatz: Land läuft, während der Roboter in der Luft ist, dann geht der Planer über Lie und Stand zurück zu Walk.

Einschränkungen

Die probabilistische Suche ignoriert zusätzliche Struktur im Problem; die Autoren planen, diese Struktur zur Verbesserung der Ergebnisse zu nutzen.
Es gibt keine Wahrnehmung: Hindernisse und sich ändernde Umgebungen werden nicht explizit modelliert, und das Geh-Primitiv nimmt ebenes Gelände an, sodass das Vorankommen über lose Steine langsam ist.
Sichere Einzugsbereiche sind konservative Schätzungen aus linearisierter Ljapunow-Analyse und Hardwaretests, keine exakten Mengen.
Die Ergebnisse werden als Abbildungen und Video ohne Statistiken zu Erfolgsraten gezeigt, mit vier experimentellen Primitiven (Lie, Stand, Walk, Land) an einem einzigen Roboter.

Wirkung auf das Fachgebiet

Gewinnerin des ICRA 2023 Outstanding Student Paper Award und Finalistin für den ICRA 2023 Outstanding Locomotion Paper Award, mit 17 Zitationen. Die Autoren veröffentlichen ein Zusatzvideo der Experimente; die Arbeit nennt keine Code-Veröffentlichung.

Zusammenfassung

Die funktionalen Anforderungen an Robotersysteme verlangen oft, verschiedene Aufgaben oder Verhaltensweisen unter dem Einfluss von Störungen oder in unsicheren Umgebungen auszuführen. Zunehmend von Interesse ist die Autonomie dynamischer Roboter wie Multikopter, Kraftfahrzeuge und Laufplattformen. Dabei können Störungen und Umgebungsbedingungen die erfolgreiche Ausführung der einzelnen dynamischen Verhaltensweisen, als "Bewegungsprimitive" bezeichnet, erheblich beeinflussen. Dennoch lässt sich Robustheit erreichen, indem man zu geeigneten Bewegungsprimitiven wechselt und über sie übergeht. Diese Arbeit liefert eine solche Methode, indem sie eine Abstraktion der Dynamik von Bewegungsprimitiven und eine entsprechende "Übertragungsfunktion für Bewegungsprimitive" vorstellt. Daraus wird ein gemischt diskreter und kontinuierlicher "Graph der Bewegungsprimitive" konstruiert, und ein Algorithmus, der diesen Graphen online durchsuchen kann, wird im Detail beschrieben. Das Ergebnis ist ein Framework, das ganzheitliche Robustheit in dynamischen Systemen verwirklichen kann. Dies wird experimentell für eine Menge von Bewegungsprimitiven an einem vierbeinigen Roboter gezeigt, der verschiedenen umgebungsbedingten und absichtlichen Störungen ausgesetzt ist.

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