論文の概要: Gameplay Filters: Safe Robot Walking through Adversarial Imagination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00846v1
• Date: Wed, 1 May 2024 20:21:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-03 18:33:31.769598
• Title: Gameplay Filters: Safe Robot Walking through Adversarial Imagination
• Title（参考訳）: 対戦型イマジネーションを歩き回る安全なロボット「Gameplay Filters」
• Authors: Duy P. Nguyen, Kai-Chieh Hsu, Wenhao Yu, Jie Tan, Jaime F. Fisac,
• Abstract要約: 脚のあるロボットの移動のための既存のソリューションはまだ単純化されたダイナミクスに依存しており、ロボットが予め定義された安定した歩行から離れていれば失敗する可能性がある。 本稿では,オフラインゲーム理論の強化学習を活用し,高次非線形力学のための高堅牢な安全フィルタを合成する一般手法を提案する。 ゲームプレイ安全フィルタは、手動チューニングや計算設計なしで、sim-to-realギャップに固有の堅牢性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.548355269509882
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Ensuring the safe operation of legged robots in uncertain, novel environments is crucial to their widespread adoption. Despite recent advances in safety filters that can keep arbitrary task-driven policies from incurring safety failures, existing solutions for legged robot locomotion still rely on simplified dynamics and may fail when the robot is perturbed away from predefined stable gaits. This paper presents a general approach that leverages offline game-theoretic reinforcement learning to synthesize a highly robust safety filter for high-order nonlinear dynamics. This gameplay filter then maintains runtime safety by continually simulating adversarial futures and precluding task-driven actions that would cause it to lose future games (and thereby violate safety). Validated on a 36-dimensional quadruped robot locomotion task, the gameplay safety filter exhibits inherent robustness to the sim-to-real gap without manual tuning or heuristic designs. Physical experiments demonstrate the effectiveness of the gameplay safety filter under perturbations, such as tugging and unmodeled irregular terrains, while simulation studies shed light on how to trade off computation and conservativeness without compromising safety.
• Abstract（参考訳）: 脚付きロボットが不確実で新しい環境で安全に運用されることは、その普及に不可欠である。 近年の安全フィルタの進歩により、任意のタスク駆動型ポリシーが安全上の障害を引き起こすのを防ぐことができるが、脚のあるロボットの移動のための既存のソリューションは、まだ単純化されたダイナミクスに依存しており、ロボットが予め定義された安定した歩行から遠ざかっているときに失敗する可能性がある。 本稿では,オフラインゲーム理論の強化学習を活用し,高次非線形力学のための高堅牢な安全フィルタを合成する一般手法を提案する。 このゲームプレイフィルタは、敵の未来を継続的にシミュレートし、将来のゲームを失う(したがって安全を損なう)ようなタスク駆動アクションを先取りすることにより、実行時の安全性を維持する。 ゲームプレイ安全フィルタは、36次元の四足歩行タスクで検証され、手動のチューニングやヒューリスティックなデザインなしで、シム・トゥ・リアルギャップに固有の堅牢性を示す。 物理実験は、タグ付けや不規則な地形などの摂動下でのゲームプレイ安全フィルタの有効性を実証し、シミュレーション研究は、安全性を損なうことなく計算と保守性をトレードオフする方法に光を当てた。

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