論文の概要: Coupling Vision and Proprioception for Navigation of Legged Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.02094v1
• Date: Fri, 3 Dec 2021 18:59:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-06 14:33:49.968410
• Title: Coupling Vision and Proprioception for Navigation of Legged Robots
• Title（参考訳）: 足ロボットのナビゲーションにおける視覚と受入の結合
• Authors: Zipeng Fu, Ashish Kumar, Ananye Agarwal, Haozhi Qi, Jitendra Malik, Deepak Pathak
• Abstract要約: 我々は視覚と受容の相補的な強みを利用して、脚のあるロボットでポイントゴールナビゲーションを実現する。 車輪付きロボット(LoCoBot)のベースラインよりも優れた性能を示す。 また,センサーと計算能力を備えた四足歩行ロボットに,我々のシステムを実環境に展開することも示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.59559699815512
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We exploit the complementary strengths of vision and proprioception to achieve point goal navigation in a legged robot. Legged systems are capable of traversing more complex terrain than wheeled robots, but to fully exploit this capability, we need the high-level path planner in the navigation system to be aware of the walking capabilities of the low-level locomotion policy on varying terrains. We achieve this by using proprioceptive feedback to estimate the safe operating limits of the walking policy, and to sense unexpected obstacles and terrain properties like smoothness or softness of the ground that may be missed by vision. The navigation system uses onboard cameras to generate an occupancy map and a corresponding cost map to reach the goal. The FMM (Fast Marching Method) planner then generates a target path. The velocity command generator takes this as input to generate the desired velocity for the locomotion policy using as input additional constraints, from the safety advisor, of unexpected obstacles and terrain determined speed limits. We show superior performance compared to wheeled robot (LoCoBot) baselines, and other baselines which have disjoint high-level planning and low-level control. We also show the real-world deployment of our system on a quadruped robot with onboard sensors and compute. Videos at https://navigation-locomotion.github.io/camera-ready
• Abstract（参考訳）: 我々は視覚と受容の相補的な強みを利用して、脚のあるロボットでポイントゴールナビゲーションを実現する。 脚付きシステムは車輪付きロボットよりも複雑な地形を横断することができるが、この能力を完全に活用するには、様々な地形における低レベルの移動ポリシーの歩行能力を認識するために、ナビゲーションシステムの高レベルパスプランナーが必要である。 そこで本研究では,歩行方針の安全な動作限界を推定し,不測の障害物や地盤の滑らかさや柔らかさなどの地形特性を視覚で見落とせるよう,固有フィードバックを用いて推定する。 ナビゲーションシステムは、オンボードカメラを使用して占有率マップと対応するコストマップを生成し、目標を達成する。 FMM(Fast Marching Method)プランナーがターゲットパスを生成する。 速度指令生成装置は、これを入力として、予期しない障害物及び地形決定速度制限の安全アドバイザーからの入力追加制約として、移動ポリシーの所望の速度を生成する。 車輪付きロボット(LoCoBot)のベースラインや,高レベル計画と低レベル制御に相反する他のベースラインと比較して,優れた性能を示す。 また,センサーと計算能力を備えた四足歩行ロボットに,我々のシステムを実環境に展開することも示す。 https://navigation-locomotion.github.io/camera-ready

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