Gaitor：學習跨步態的統一表示以實現真實世界四足機器人運動

Concepts de base

Gaitor 透過學習一個可解釋且解耦的潛在空間，來表示多種步態的統一表示，從而實現機器人在不同運動模式之間的連續轉換，並能適應不平坦地形。

Résumé

Gaitor：一種用於真實世界四足機器人運動的跨步態統一表示學習方法

研究目標：

本研究旨在開發一種基於學習的方法，讓四足機器人能夠在不同步態之間平滑切換，並適應不平坦地形。

方法：

研究人員開發了一個名為 Gaitor 的系統，該系統使用變分自動編碼器 (VAE) 來學習一個解耦的潛在空間，用於表示多種步態的統一表示。該系統還包括一個地形編碼器，用於將機器人周圍的地形資訊編碼到潛在空間中。此外，還訓練了一個規劃器，用於在潛在空間中生成軌跡，以實現不同步態之間的平滑切換和對地形的適應。

主要發現：

• Gaitor 學習到的潛在空間能夠有效地捕捉不同步態之間的相關性，並自動發現實現平滑步態切換所需的中間步態。
• 潛在空間中的特定維度與機器人的步幅高度和步幅長度相關聯，這使得規劃器能夠調整這些步態特徵以適應不同的地形。
• Gaitor 在真實世界的 ANYmal C 四足機器人平台上進行了評估，結果表明，它能夠實現按需連續步態切換，並能感知地形並爬上 12.5 公分高的平台。

主要結論：

Gaitor 是一種很有前景的方法，可以用於學習跨步態的統一表示，從而實現機器人在不同運動模式之間的連續轉換，並能適應不平坦地形。

意義：

這項研究為開發更靈活、更通用的四足機器人鋪平了道路，這些機器人能夠在複雜的真實環境中執行各種任務。

局限性和未來研究方向：

• Gaitor 需要高質量的專家示範數據進行訓練。
• 未來的工作可以探索使用其他輸入媒體（如 RGBD 圖像）來獲取有關機器人周圍環境的更多資訊。

Stats

Gaitor 的 VAE 編碼器和解碼器頻率分別設置為 50 Hz 和 400 Hz。
輸入歷史記錄包含 80 個時間步長，而輸出預測 20 個時間步長的軌跡。
所有網絡的寬度為 256 個單元，深度為三層，機器人潛在空間和地形潛在空間的維度均為 10。
操作員控制的航向動作大小為三個單元，步態標籤為一個單元。
在地形穿越過程中，使用了 0.36 秒的期望擺動持續時間。

Citations

“據我們所知，Gaitor 是第一個展示如何透過可解釋和解耦的潛在空間，利用數據驅動的方法為多種運動模式創建統一表示的工作。”
“Gaitor 發現了中間潛在空間結構來表示過渡步態的接觸時間表，例如小跑步態/爬行步態或爬行步態/踱步步態，這些結構產生了平滑和連續的步態轉換。”

Idées clés tirées de

Gaitor: Learning a Unified Representation Across Gaits for Real-World Quadruped Locomotion

by Alexander L.... à arxiv.org 10-10-2024

https://arxiv.org/pdf/2405.19452.pdf

Questions plus approfondies

Gaitor 如何與其他基於學習的運動控制方法（如強化學習）相結合？

Gaitor 的潛在空間表示和學習架構使其能夠與其他基於學習的運動控制方法（如強化學習）有效結合，進一步提升機器人運動控制的效能和泛用性。以下是一些可能的結合方式：

強化學習引導的潛在空間探索： Gaitor 主要依賴於專家示範來學習潛在空間表示，而強化學習可以作為一種探索新步態和運動策略的補充機制。通過設計適當的獎勵函數，強化學習代理可以探索 Gaitor 潛在空間中未被專家示範覆蓋的區域，從而發現新的、更高效的步態或運動技巧。
強化學習優化 Gaitor 規劃器： Gaitor 使用一個學習的規劃器來生成潛在空間軌跡，而強化學習可以用於進一步優化規劃器的效能。例如，可以訓練一個強化學習代理來根據地形資訊和任務目標調整 Gaitor 規劃器的參數，從而生成更穩健、更高效的運動軌跡。
分層控制架構： Gaitor 可以作為一個低層級控制器，負責處理步態生成和地形適應，而強化學習可以作為一個高層級規劃器，負責制定運動目標和導航策略。這種分層控制架構可以簡化學習過程，並提高機器人應對複雜環境的能力。
總之，Gaitor 與強化學習的結合具有很大的潛力，可以充分利用兩者的優勢，開發出更強大、更靈活的機器人運動控制系統。

Gaitor 是否可以推廣到其他類型的機器人，如雙足機器人或六足機器人？

Gaitor 的核心概念，即學習一個統一的潛在空間表示來編碼多種步態，具有很強的泛用性，理論上可以推廣到其他類型的機器人，如雙足機器人或六足機器人。
然而，實際應用中需要考慮以下幾個方面：

資料集的建立： Gaitor 的訓練需要大量的、高品質的運動資料。對於不同類型的機器人，需要收集相應的運動資料集，並根據機器人的運動學和動力學特性進行調整。
潛在空間維度的選擇： 潛在空間的維度需要根據機器人的自由度和步態複雜度進行調整。對於自由度更高、步態更複雜的機器人，可能需要更高的潛在空間維度來有效地編碼運動資訊。
地形適應能力的調整： Gaitor 的地形適應能力依賴於其地形編碼器和規劃器。對於不同類型的機器人和應用場景，需要調整地形編碼器和規劃器的設計，以適應不同的地形特徵和運動需求。
總之，Gaitor 的核心概念可以推廣到其他類型的機器人，但需要根據具體的機器人和應用場景進行調整和優化。

Gaitor 學習到的潛在空間表示能否用於其他機器人任務，如導航或物體操作？

Gaitor 學習到的潛在空間表示主要編碼了機器人的運動資訊，特別是步態和地形適應能力。雖然這些資訊對於導航和物體操作等其他機器人任務也有一定的參考價值，但直接應用於這些任務可能存在局限性。
以下是一些可能的應用方向和需要克服的挑戰：

導航任務： Gaitor 學習到的地形適應能力可以為導航任務提供一定的幫助，例如，可以根據潛在空間表示中編碼的地形資訊規劃更安全的路径。然而，導航任務通常需要更全面的環境資訊，例如障礙物的位置和形狀，而 Gaitor 的潛在空間表示主要關注機器人自身的運動狀態，缺乏對環境的詳細描述。
物體操作任務： Gaitor 的潛在空間表示主要編碼了機器人的腿部運動，對於涉及手臂或其他操作機構的物體操作任務，其資訊量可能不足。此外，物體操作任務通常需要精確控制機器人的末端執行器位置和姿态，而 Gaitor 的潛在空間表示主要關注機器人的整體運動，缺乏對末端執行器的精確控制。
為了將 Gaitor 學習到的潛在空間表示應用於其他機器人任務，可以考慮以下改進方向：

擴展潛在空間表示： 可以將 Gaitor 的潛在空間表示擴展到包含更多環境資訊和任務相關資訊，例如，可以將感測器資料、目標位置等資訊編碼到潛在空間中。
結合其他學習方法： 可以將 Gaitor 與其他學習方法（如強化學習、模仿學習）相結合，利用其他學習方法的優勢來彌補 Gaitor 潛在空間表示的不足。
總之，Gaitor 學習到的潛在空間表示具有一定的泛用性，但需要克服一些挑戰才能有效地應用於其他機器人任務。