論文の概要: Extreme Parkour with Legged Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14341v1
• Date: Mon, 25 Sep 2023 17:59:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-26 12:38:02.597156
• Title: Extreme Parkour with Legged Robots
• Title（参考訳）: 足ロボットによるエクストリームパーク
• Authors: Xuxin Cheng, Kexin Shi, Ananye Agarwal, Deepak Pathak
• Abstract要約: カメラ画像から直接動作する1つのニューラルネットポリシが、不正確なセンシングとアクティベーションを克服できることを示す。 ロボットは高さ2倍の障害物に高いジャンプを行え、長さ2倍の隙間に長いジャンプをし、逆立ちして傾斜した傾斜路を走れることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.041181063455255
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Humans can perform parkour by traversing obstacles in a highly dynamic fashion requiring precise eye-muscle coordination and movement. Getting robots to do the same task requires overcoming similar challenges. Classically, this is done by independently engineering perception, actuation, and control systems to very low tolerances. This restricts them to tightly controlled settings such as a predetermined obstacle course in labs. In contrast, humans are able to learn parkour through practice without significantly changing their underlying biology. In this paper, we take a similar approach to developing robot parkour on a small low-cost robot with imprecise actuation and a single front-facing depth camera for perception which is low-frequency, jittery, and prone to artifacts. We show how a single neural net policy operating directly from a camera image, trained in simulation with large-scale RL, can overcome imprecise sensing and actuation to output highly precise control behavior end-to-end. We show our robot can perform a high jump on obstacles 2x its height, long jump across gaps 2x its length, do a handstand and run across tilted ramps, and generalize to novel obstacle courses with different physical properties. Parkour videos at https://extreme-parkour.github.io/
• Abstract（参考訳）: 人間は、正確な眼筋調整と運動を必要とする非常にダイナミックな方法で障害物を横切ることでパークールを行うことができる。 ロボットに同じ仕事をさせるには、同様の課題を克服する必要がある。 古典的には、これは独立してエンジニアリングの認識、アクティベーション、制御システムを非常に低い許容度にすることで行われる。 これにより、実験室で所定の障害物コースなどの厳密に制御された設定に制限される。 対照的に、人間は基礎となる生物学を大きく変えることなく、実践を通じて公園を学べる。 本稿では,不正確なアクチュエーションを持つ小型低コストロボットと,低周波でジッタ状で人工物に近づいた1つの前面深度カメラを用いたロボットパークアの開発に類似したアプローチを提案する。 大規模RLを用いたシミュレーションで訓練された,カメラ画像から直接動作する単一ニューラルネットポリシが,不正確なセンシングやアクティベーションを克服し,高精度な制御動作をエンドツーエンドに出力する方法を示す。 ロボットは高さ2倍の障害物に対して高いジャンプを行え、長さ2倍の隙間を渡り、逆立ちして傾斜した傾斜路を走り、物理的性質の異なる新しい障害物コースに一般化できることを示す。 Parkour video at https://extreme-parkour.github.io/

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