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Distributed Data-Driven Predictive Control for Multi-Agent Collaborative Legged Locomotion

著者: Randall T. Fawcett, Leila Amanzadeh, Jeeseop Kim, Aaron D. Ames, Kaveh Akbari Hamed · ICRA 2023

ライセンス

  • オープンアクセス
  • 論文: CC BY 4.0

以下の内容はすべて、論文のライセンス（CC BY 4.0）に従い論文全文に基づいています。図は著者のクレジットを付けて掲載しています。

要約

球関節で結合された四脚ロボットのハンケル行列モデルを、シミュレーションデータから構築してロボットごとの QP に分割し、シミュレーションの 5 台と実機の 3 台の A1 について力と COM の経路を計画する。

重要な理由

シミュレーションデータから学習した計画モデルが、手作業ではモデル化が難しい複数ロボットの結合したダイナミクスを捉え、シミュレーションと同じゲインのまま実機に転移した。プランナをロボットごとに分割することで、各問題の決定変数は、集中型の 5 台用プランナの 2250 個に対して 450 個に抑えられる。

課題

球関節で剛に連結された四脚ロボットは互いに大きな相互作用力を及ぼし、ロボットが増えるにつれて、線形倒立振子や単一剛体などのテンプレートモデルは、低次元の計画モデルとして使うには複雑になりすぎる。ビヘイビアシステム理論に基づくデータ駆動型予測制御は明示的なモデルを必要としないが、その標準形は決定変数を増やすため、四脚ロボットのチームではリアルタイムに解けない。

提案手法

目標の力にランダムノイズを加えながら、RaiSim で入出力データ（入力は接触力、出力は立位高さ、COM 速度、ロール、ピッチ、ヨーレート）を収集し、ハンケル行列に積み上げて、擬似逆行列によりデータ駆動の N ステップ遷移行列を構築する。これにより g ベクトルは最適化から除かれる。この行列をエージェントごとのブロックと結合ブロックに分割し、各ロボットは他のロボットの前のタイムステップの計画を用いて自身の QP を解く。各ロボット上では、1 kHz の QP ベースの仮想拘束コントローラが計画された力と COM 軌道を追従する。

主な知見

  • ビヘイビアシステム理論は、状態空間行列を同定することなく、ハンケル行列を通じて計測された軌道によって線形時不変システムを直接表現する。
  • g ベクトルを擬似逆行列でオフラインに近似することで、データ駆動型予測制御（data-enabled predictive control）を決定変数のはるかに少ないプランナに変え、リアルタイムでの利用を可能にする。
  • データ駆動の遷移行列をエージェントごとのブロックと結合ブロックに分割し、1 ステップの通信遅延を設けることで、ロボット間の結合を保ちながら各ロボットが単独で計画できる。
  • 各ロボットを正確にモデル化できるシミュレーションでデータを収集することで、結合したチームの物理ベースの低次元モデルという難しい部分を回避でき、得られたモデルは実機に転移した。

主な結果

  • シミュレーション：結合された 5 台の A1 ロボットが、未知の 10 kg のペイロードを載せ、0.5 m/s の指令前進速度、0.26 m の立位高さで不整地を歩行する。
  • プランナの規模：ロボット 1 台あたり 450 個の決定変数で、集中型の 5 台用プランナでは 2250 個。
  • 分散プランナは 250 ms のホライズン（Tini = 10、N = 25）で 40 ms（25 Hz）ごとに更新される。Intel Core i7-1185G7 搭載のノート PC 上で OSQP は約 15 ms で解き、約 30 ms の求解時間も観測された。
  • 実機：球関節で連結された 3 台の A1 ロボットが、4.5 kg のペイロードを載せて、非構造化された木製ブロックの上と緩い砂利の上を約 0.4 m/s でトロット歩行する。
  • 実機：チームは 6.8 kg のペイロードを載せて平地で時間変化するジョイスティックの軌道を追従し、押しによる外乱のもとでも安定を保つ。
  • 低レベルの QP ベースの仮想拘束コントローラは、各ロボット上で 1 kHz で動作する。

制限事項

  • ロボットは相対的な並進運動のない完全グラフを構成しなければならない。自由度が制限された隊形や、より多数のロボットは今後の課題とされている。
  • 基礎となる理論は線形時不変システムを対象としている。著者らは、広いクラスの非線形システムについてはまだ証明がないと述べており、脚型ロボットの場合は実験的な検証に依拠している。
  • 通常の 15 ms に対して約 30 ms の求解時間が観測されたため、プランナの更新周期を 40 ms にせざるを得なかった。
  • 低レベルコントローラはロボット間の相互作用レンチを無視し、データ駆動モデルがそれを考慮していると仮定している。
  • モデルはシミュレーションデータのみから構築されており、各ロボットは他のロボットの前のタイムステップの解を用いて計画する。

分野への影響

ICRA 2023 Outstanding Paper Award を受賞し、ICRA 2023 Outstanding Multi-Robot Systems Paper Award のファイナリストとなった。被引用数は 37 である。著者らはシミュレーションと実機実験の動画を公開しているが、論文にはコード公開の記載はない。

概要

本研究の目的は、ホロノミック拘束を受ける複数の四脚ロボットからなる複雑なマルチエージェントシステムにおいて、ロバストな脚式ロコモーションを可能にするプランナを定義することである。そのために、ホロノミック拘束によって生じる複雑で高次元の構造をモデル化するため、ビヘイビアシステム理論に基づく方法論を用いる。得られたモデルを分散制御の手法と組み合わせて用いることで、エージェント間の結合を保ちつつ、計算負荷をエージェント間で分担する。最後に、この分散モデルを予測コントローラの枠組みに組み込み、ロバストに安定な軌道計画手法を得る。この方法論は最大 5 エージェントのシミュレーションで試験され、さらにペイロード、不整地、押しによる外乱を含むさまざまな不確かさのもとで、3 台の A1 四脚ロボットを用いて実験的に検証された。

リンク

  • arXiv 2211.06917: https://arxiv.org/abs/2211.06917
  • DOI 10.1109/ICRA48891.2023.10160914: https://doi.org/10.1109/ICRA48891.2023.10160914
  • PDF: https://arxiv.org/pdf/2211.06917v1

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