論文の概要: DeepTransition: Viability Leads to the Emergence of Gait Transitions in
Learning Anticipatory Quadrupedal Locomotion Skills
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07419v1
- Date: Mon, 12 Jun 2023 20:50:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-14 15:49:34.364259
- Title: DeepTransition: Viability Leads to the Emergence of Gait Transitions in
Learning Anticipatory Quadrupedal Locomotion Skills
- Title（参考訳）: deeptransition: 学習前四足歩行スキルにおける歩行遷移の出現
- Authors: Milad Shafiee, Guillaume Bellegarda, and Auke Ijspeert
- Abstract要約: 我々は,転倒の回避という生存可能性が歩行遷移の重要な基準となることを提案する。
平坦な地形における四足歩行の歩行遷移は、生存性とエネルギー効率を両立させることを示す。
ピーク力やエネルギー効率といった他の潜在的な基準と比較すると、平地と離散的なギャップ地形の歩行遷移の後、生存性は唯一改善された要因である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.441021278275805
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quadruped animals seamlessly transition between gaits as they change
locomotion speeds. While the most widely accepted explanation for gait
transitions is energy efficiency, there is no clear consensus on the
determining factor, nor on the potential effects from terrain properties. In
this article, we propose that viability, i.e. the avoidance of falls,
represents an important criterion for gait transitions. We investigate the
emergence of gait transitions through the interaction between supraspinal drive
(brain), the central pattern generator in the spinal cord, the body, and
exteroceptive sensing by leveraging deep reinforcement learning and robotics
tools. Consistent with quadruped animal data, we show that the walk-trot gait
transition for quadruped robots on flat terrain improves both viability and
energy efficiency. Furthermore, we investigate the effects of discrete terrain
(i.e. crossing successive gaps) on imposing gait transitions, and find the
emergence of trot-pronk transitions to avoid non-viable states. Compared with
other potential criteria such as peak forces and energy efficiency, viability
is the only improved factor after gait transitions on both flat and discrete
gap terrains, suggesting that viability could be a primary and universal
objective of gait transitions, while other criteria are secondary objectives
and/or a consequence of viability. Moreover, we deploy our learned controller
in sim-to-real hardware experiments and demonstrate state-of-the-art quadruped
agility in challenging scenarios, where the Unitree A1 quadruped autonomously
transitions gaits between trot and pronk to cross consecutive gaps of up to 30
cm (83.3 % of the body-length) at over 1.3 m/s.
- Abstract（参考訳）: 四足動物は移動速度を変えると、歩き方をシームレスに移行します。
歩行遷移に関する最も広く受け入れられている説明はエネルギー効率であるが、決定要因や地形特性の潜在的な影響については明確な合意がない。
本稿では,転倒の回避という生存可能性が歩行遷移の重要な基準であることを示す。
深部強化学習とロボティクスツールを活用して, 上脊髄駆動(脳), 脊髄の中枢パターン生成器, 身体, 外受容感覚の相互作用による歩行遷移の出現について検討した。
四足歩行の動物データと一致して,四足歩行ロボットの歩行遷移は,歩行能力とエネルギー効率の両立性が向上することを示した。
さらに,個々の地形(すなわち連続した隙間を交差する)が歩行遷移に与える影響を調査し,非生存状態を避けるためにトロト-プロンク遷移の出現を見いだす。
最大力やエネルギー効率などの他の潜在的な基準と比較すると、可視性は平地と分断地の両方での歩行遷移後の唯一の改善要因であり、可視性は歩行遷移の第一、普遍的な目的であり、他の基準は二次的な目的であり、かつ/または生存性の結果である。
さらに、我々は、学習したコントローラをシミュレート・トゥ・リアルなハードウェア実験で展開し、挑戦的なシナリオで最先端の4倍の俊敏性を示す。
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