論文の概要: Seeing-Eye Quadruped Navigation with Force Responsive Locomotion Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04370v2
• Date: Thu, 12 Oct 2023 17:48:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-16 03:10:21.318896
• Title: Seeing-Eye Quadruped Navigation with Force Responsive Locomotion Control
• Title（参考訳）: 力応答性ロコモーション制御による目視四足歩行
• Authors: David DeFazio, Eisuke Hirota, Shiqi Zhang
• Abstract要約: 目を見つめるロボットは、視覚障害者を導くのに役立つツールであり、大きな社会的影響をもたらす可能性がある。 実際のガイドドッグ設定で頻繁に発生する、人間からの外部タグは誰も考慮しなかった。 目隠しされた人間を持つ現実の四足歩行ロボットに、我々の完全な視線ロボットシステムを実演する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.832383052276894
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Seeing-eye robots are very useful tools for guiding visually impaired people, potentially producing a huge societal impact given the low availability and high cost of real guide dogs. Although a few seeing-eye robot systems have already been demonstrated, none considered external tugs from humans, which frequently occur in a real guide dog setting. In this paper, we simultaneously train a locomotion controller that is robust to external tugging forces via Reinforcement Learning (RL), and an external force estimator via supervised learning. The controller ensures stable walking, and the force estimator enables the robot to respond to the external forces from the human. These forces are used to guide the robot to the global goal, which is unknown to the robot, while the robot guides the human around nearby obstacles via a local planner. Experimental results in simulation and on hardware show that our controller is robust to external forces, and our seeing-eye system can accurately detect force direction. We demonstrate our full seeing-eye robot system on a real quadruped robot with a blindfolded human. The video can be seen at our project page: https://bu-air-lab.github.io/guide_dog/
• Abstract（参考訳）: 目視ロボットは視覚障害者を誘導するのに非常に有用なツールであり、真のガイド犬の安価で高価であることから、社会的な影響をもたらす可能性がある。 目に見えるロボットシステムはすでにいくつか実証されているが、実際のガイド犬の設定でしばしば発生する人間からの外部タグは考慮されていない。 本稿では,強化学習(Reinforcement Learning, RL)を介して外力に頑健な移動制御器と,教師あり学習による外力推定器を同時に訓練する。 制御器は安定歩行を保証し、力推定器はロボットが人間の外部力に反応できるようにする。 これらの力は、ロボットが知らないグローバル目標にロボットを誘導するために使用され、ロボットは地元のプランナーを介して近くの障害物の周りで人間を誘導する。 シミュレーションおよびハードウェアにおける実験結果から,制御器は外力に頑健であり,視眼系は外力方向を正確に検出できることがわかった。 目隠しされた人間を持つ現実の四足歩行ロボットに、我々の完全な視線ロボットシステムを実演する。 ビデオはプロジェクトのページで見ることができる。 https://bu-air-lab.github.io/guide_dog/

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