論文の概要: One Filter to Deploy Them All: Robust Safety for Quadrupedal Navigation in Unknown Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09989v1
• Date: Fri, 13 Dec 2024 09:21:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:03:25.175756
• Title: One Filter to Deploy Them All: Robust Safety for Quadrupedal Navigation in Unknown Environments
• Title（参考訳）: 未知環境における四足歩行ナビゲーションのロバスト安全性
• Authors: Albert Lin, Shuang Peng, Somil Bansal,
• Abstract要約: 観測条件付き到達可能性に基づく安全フィルタ(OCR)フレームワークを提案する。 我々のキーとなるアイデアは、新しい障害領域に対する最適制御理論安全値関数を予測するOCR値ネットワーク(OCR-VN)を使用することです。 提案手法は,多種多様な階層型二次制御系を自動で保護できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.103090762559708
• License:
• Abstract: As learning-based methods for legged robots rapidly grow in popularity, it is important that we can provide safety assurances efficiently across different controllers and environments. Existing works either rely on a priori knowledge of the environment and safety constraints to ensure system safety or provide assurances for a specific locomotion policy. To address these limitations, we propose an observation-conditioned reachability-based (OCR) safety-filter framework. Our key idea is to use an OCR value network (OCR-VN) that predicts the optimal control-theoretic safety value function for new failure regions and dynamic uncertainty during deployment time. Specifically, the OCR-VN facilitates rapid safety adaptation through two key components: a LiDAR-based input that allows the dynamic construction of safe regions in light of new obstacles and a disturbance estimation module that accounts for dynamics uncertainty in the wild. The predicted safety value function is used to construct an adaptive safety filter that overrides the nominal quadruped controller when necessary to maintain safety. Through simulation studies and hardware experiments on a Unitree Go1 quadruped, we demonstrate that the proposed framework can automatically safeguard a wide range of hierarchical quadruped controllers, adapts to novel environments, and is robust to unmodeled dynamics without a priori access to the controllers or environments - hence, "One Filter to Deploy Them All". The experiment videos can be found on the project website.
• Abstract（参考訳）: 脚ロボットの学習ベースの手法が急速に普及するにつれて、さまざまなコントローラや環境に対して、安全保証を効率的に提供できることが重要である。 既存の作業は、システムの安全性を確保するために環境と安全の制約の事前知識に頼るか、特定の移動ポリシーの保証を提供するかのいずれかである。 これらの制約に対処するために,観測条件付き到達可能性に基づく安全フィルタフレームワークを提案する。 我々はOCR値ネットワーク(OCR-VN)を用いて,新しい障害領域に対する最適制御理論的安全性値関数と,デプロイメント時の動的不確実性を予測する。 具体的には、OCR-VNは2つの重要なコンポーネントによる迅速な安全適応を促進する。LiDARベースの入力で、新しい障害物に照らして安全な領域を動的に構築できる。 予測された安全性値関数は、安全性を維持するために必要な場合には、名目上の四重化コントローラをオーバーライドする適応安全フィルタを構築するために使用される。 シミュレーション研究とUnitree Go1のハードウェア実験を通じて、提案するフレームワークは、広範囲の階層的な4つ組コントローラを自動で保護し、新しい環境に適応し、コントローラや環境に事前アクセスすることなく、非モデル化された動的に堅牢であることを示す。 実験ビデオはプロジェクトのWebサイトにある。

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