Robust Locomotion on Legged Robots through Planning on Motion Primitive Graphs

著者: Wyatt Ubellacker, Aaron D. Ames · 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

各コントローラを安全な吸引領域をもつ運動プリミティブとしてモデル化することで、RRT 型の探索が A1 四脚ロボット上で回復のためのシーケンスを 50 ms 未満でオンラインに見つけられる。

重要な理由

グラフはシステムのダイナミクスではなく、プリミティブの数とその引数に応じて大きくなる。また、各プリミティブのコントローラが定義を満たしていれば、それがどのように作られているかは問わない。実機では、ケースごとに遷移規則を書く代わりに、1 つの探索手順で蹴り、脚の引っ張り、不整地、転倒からの回復を実現している。

課題

ロボットの自律性では、シーケンス、状態機械、グラフ探索によって行動（運動プリミティブ）をつなぐことが多いが、動的なプリミティブ間の切り替えがいつ安全かの判断は、通常、遷移ごとの解析やヒューリスティクスに頼っている。著者らの以前の研究は離散的なプリミティブとオフライン探索のみを扱っていたため、外乱が起きたその場で反応する用途には限界があった。

提案手法

各運動プリミティブは、連続的な引数、設定点、制御則、吸引領域、安全集合、安全な吸引領域によって定義される。運動プリミティブ伝達関数は、状態がそのプリミティブの安全な吸引領域にあればそれをプリミティブの設定点に写像し、そうでなければ状態をそのまま返す。これらの関数をつなぐと離散と連続が混在するグラフができ、RRT に着想を得たアルゴリズムがこれをオンラインで探索する。その後、制約付き勾配降下法で引数とタイミングを調整し、不要なノードを刈り込む。

主な知見

各プリミティブの安全な吸引領域を進入条件として用いることで、「この遷移は安全か」を、現在の状態がある集合に含まれるかどうかの判定に置き換えられる。
指数安定性により、状態が設定点から小さな ε 以内に入るまでの最小継続時間が保証され、プリミティブを状態から設定点への写像として抽象化することが正当化される。
伝達関数は非凸であり、離散探索はプリミティブの数、引数の集合、状態の次元に対してスケールしにくいため、このグラフにはランダム化探索が適している。
安全な吸引領域は、線形化したコントローラの Lyapunov 解析から保守的に推定され、その後、通常の動作状態をカバーするまで実機試験を通じて拡張された。

主な結果

グラフ探索は通常 50 ms 未満で、搭載された Intel NUC（i7-10710U、16 GB RAM）上で 1 kHz の制御ループと並行して非同期に動作する。
モータが駆動されていない静止状態から、プランナは Lie、Stand（h = 0.2 m）、Walk（h = 0.25 m、vx = 0.2 m/s）を順に実行する。
Stand（h = 0.25 m）中の蹴り：小さな蹴りでは遷移は不要で、中程度の蹴りでは Lie を経由し、より大きな蹴りではその場での足踏みを経由してから Stand に戻る。
歩行中の脚の引っ張り：後脚が押さえられている間ロボットは Land にとどまり、離されると再計画したシーケンスを完了して歩行を再開する。
知覚がなく、歩行プリミティブが平坦な地面を仮定する状態での、緩く不均一な石の上：ロボットはゆっくり進み、外乱が起きるたびに Lie、Stand、Land を経由して再計画する。
約 0.5 m の段差からの投げ落とし：ロボットが空中にある間は Land が実行され、その後プランナは Lie と Stand を経由して Walk に戻る。

制限事項

確率的な探索は問題に含まれる追加の構造を無視している。著者らはその構造を用いて結果を改善する予定である。
知覚がない。障害物や変化する環境は明示的にモデル化されておらず、歩行プリミティブは平坦な地形を仮定しているため、緩い石の上での進行は遅い。
安全な吸引領域は、線形化した Lyapunov 解析と実機試験による保守的な推定であり、厳密な集合ではない。
結果は成功率の統計なしに図と動画で示されており、1 台のロボットで 4 つの実験用プリミティブ（Lie、Stand、Walk、Land）を用いている。

分野への影響

ICRA 2023 Outstanding Student Paper Award を受賞し、ICRA 2023 Outstanding Locomotion Paper Award のファイナリストとなった。被引用数は 17 である。著者らは実験の補足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

ロボットシステムに対する機能的な要求では、外乱や不確かな環境の影響のもとで、さまざまなタスクや行動を完了することがしばしば求められる。マルチロータ、自動車、脚型プラットフォームなどの動的なロボットの自律性への関心が高まっている。ここでは、外乱や環境条件が、「運動プリミティブ」と呼ばれる個々の動的な行動の遂行の成否に大きな影響を与えうる。それでも、適切な運動プリミティブに切り替え、それらを経由して遷移することで、ロバスト性を実現できる。本論文は、運動プリミティブのダイナミクスの抽象化と、それに対応する「運動プリミティブ伝達関数」を示すことで、そのような手法を提供する。これに基づき、離散と連続が混在する「運動プリミティブグラフ」を構築し、このグラフをオンラインで探索できるアルゴリズムを詳述する。その結果、動的システムにおいて全体的なロバスト性を実現できるフレームワークが得られる。これを、さまざまな環境的外乱と意図的な外乱を受ける四脚ロボット上で、一連の運動プリミティブについて実験的に示す。

リンク

arXiv 2209.07503: https://arxiv.org/abs/2209.07503
DOI 10.1109/ICRA48891.2023.10160672: https://doi.org/10.1109/ICRA48891.2023.10160672
PDF: https://arxiv.org/pdf/2209.07503v1