불연속 지형에서의 민첩한 연속 점프

Agile Continuous Jumping in Discontinuous Terrains

September 17, 2024

저자: Yuxiang Yang, Guanya Shi, Changyi Lin, Xiangyun Meng, Rosario Scalise, Mateo Guaman Castro, Wenhao Yu, Tingnan Zhang, Ding Zhao, Jie Tan, Byron Boots

cs.AI

초록

우리는 계단이나 발판과 같은 불연속 지형에서 사격 보행 로봇의 민첩하고 연속적이며 지형 적응적인 점프에 초점을 맞춥니다. 단일 단계 점프와 달리 연속적인 점프는 기존 방법에 대한 도전적인 고도 동적 동작을 정확하게 수행해야 하므로 장거리에 걸쳐 정확하게 실행하는 것이 필요합니다. 이 작업을 수행하기 위해 우리는 견고한 지형 인식을 위한 학습된 높이 맵 예측기, 다재다능하고 지형 적응적인 계획을 위한 강화 학습 기반 중심축 수준 모션 정책, 정확한 모션 추적을 위한 저수준 모델 기반 다리 컨트롤러로 구성된 계층적 학습 및 제어 프레임워크를 설계합니다. 또한 하드웨어 특성을 정확하게 모델링하여 시뮬레이션과 실제 간의 차이를 최소화합니다. 우리의 프레임워크를 통해 Unitree Go1 로봇이 인간 크기의 계단과 희소한 발판에서 민첩하고 연속적인 점프를 수행할 수 있게 되었습니다. 특히, 이 로봇은 각 점프마다 두 계단을 넘어가며, 3.5m 길이, 2.8m 높이, 14단 계단을 4.5초 만에 완료합니다. 게다가 동일한 정책은 수평 또는 수직 불연속성을 넘어서는 다양한 파크쿠어 작업에서 베이스라인을 능가합니다. 실험 영상은 https://yxyang.github.io/jumping\_cod/에서 확인할 수 있습니다.

English

We focus on agile, continuous, and terrain-adaptive jumping of quadrupedal robots in discontinuous terrains such as stairs and stepping stones. Unlike single-step jumping, continuous jumping requires accurately executing highly dynamic motions over long horizons, which is challenging for existing approaches. To accomplish this task, we design a hierarchical learning and control framework, which consists of a learned heightmap predictor for robust terrain perception, a reinforcement-learning-based centroidal-level motion policy for versatile and terrain-adaptive planning, and a low-level model-based leg controller for accurate motion tracking. In addition, we minimize the sim-to-real gap by accurately modeling the hardware characteristics. Our framework enables a Unitree Go1 robot to perform agile and continuous jumps on human-sized stairs and sparse stepping stones, for the first time to the best of our knowledge. In particular, the robot can cross two stair steps in each jump and completes a 3.5m long, 2.8m high, 14-step staircase in 4.5 seconds. Moreover, the same policy outperforms baselines in various other parkour tasks, such as jumping over single horizontal or vertical discontinuities. Experiment videos can be found at https://yxyang.github.io/jumping\_cod/.