CMUÐ は画期的な成果を達成しました。ロボット犬は完全な敏捷性の値を持ち、超高速で障害物を横切ることができ、スピードと安全性の両方を備えています。
CMU とチューリッヒ工科大学のチームは協力して、「Agile But Safe」(ABS) と呼ばれる新しいフレームワークを開発しました。これは、四足ロボットが複雑な環境で高速移動を実現するためのソリューションを提供します。このフレームワークは衝突回避において高い効率を示すだけでなく、前例のない 3.1 ミリ秒の速度も達成します。このイノベーションは、脚式ロボットの分野に新たな進歩をもたらします。
ロボットの高速動作の分野では、速度と安全性を同時に維持することが常に大きな課題となってきました。しかし、カーネギーメロン大学(CMU)とチューリッヒ工科大学(ETH)の研究チームは最近、画期的な発見を達成しました。彼らが開発した新しい四足ロボットのアルゴリズムは、複雑な環境で素早く移動できるだけでなく、障害物を巧みに回避することができ、まさに「機敏性と安全性」という目標を達成します。このアルゴリズムの革新性は、周囲の環境を迅速に特定して分析し、リアルタイムのデータに基づいてインテリジェントな意思決定を行う能力にあります。高度なセンサーと強力なコンピューティング能力を使用することで、ロボットは周囲の障害物を正確に感知し、歩行と軌道を調整して回避することができます。この技術の応用が成功すれば、高速ロボットの開発が大幅に促進されるでしょう。
論文アドレス: https://arxiv.org/pdf/2401.17583.pdf
ABS のサポートにより、ロボット犬はさまざまなシナリオで驚くべき高速障害物回避能力を実証しました。
障害物の多い狭い廊下:
乱雑な屋内シーン:
芝生でも屋外でも、静的障害物でも動的な障害物でも、ロボット犬はそれらを冷静に処理できます:
ベビーカーに遭遇したとき、ロボット犬は機敏に回避します:
ABS ブレークスルー テクノロジー:
RL 学習モデル不要の到達回避値
ABSは、「アジャイルポリシー」(Agile Policy)と「リカバリポリシー」(Recovery Policy)の二重ポリシー(Dual Policy)設定を採用しています。敏捷性戦略により、ロボットは障害物を素早く移動できますが、到達回避値推定が潜在的な危険 (ベビーカーの突然の出現など) を検出すると、回復戦略が介入してロボットの安全を確保します。
回復戦略の革新は次のとおりです。これにより、四足ロボットがバックアップ保護戦略として線形速度および角速度コマンドを迅速に追跡できるようになります。アジャイル戦略とは異なり、回復戦略の観察空間は線速度と角速度コマンドの追跡に焦点を当てており、外部の感覚情報を必要としません。回復戦略のミッション報酬は、線速度追跡、角速度追跡、生存、敏捷性戦略へのスムーズな切り替えを可能にする姿勢の維持に重点を置いています。この戦略のトレーニングもシミュレーション環境で実行されますが、回復戦略をトリガーする可能性のある条件によりよく適応するために、特定のドメインのランダム化とカリキュラム設定が使用されます。このアプローチにより、四足ロボットは高速動作中の潜在的な故障に迅速に対応できるようになります。
下の図は、2 つの特定の状況 (I および II) で回復戦略がトリガーされたときの RA (防御) 値の状況を視覚的に表したものです。これらの視覚化は、vx (x 軸に沿った速度) 対 ωz (z 軸の周りの角速度) および vx 対 vy (y 軸に沿った速度) 平面で実行されます。図は探索前の初期回転状態(つまり現在のロボットベースの回転状態)と探索により得られたコマンドを示しています。簡単に言うと、これらのグラフは、特定の条件下で回復戦略の探索を通じて得られた最適な動作指示と、これらの指示が RA 値にどのような影響を与えるかを示し、さまざまな動作状態におけるロボットの安全性を反映しています。



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