利用感知內部模型學習人形機器人運動

核心概念

本文提出了一種名為感知內部模型 (PIM) 的新型人形機器人運動控制方法，通過整合基於光達的環境感知信息，實現了對機器人狀態的更精確預測，並成功應對了樓梯、高台和間隙等複雜地形。

摘要

利用感知內部模型學習人形機器人運動

本研究旨在開發一種有效的人形機器人運動控制框架，使其能夠在複雜地形中穩定、靈活地行走。

研究人員提出了一種名為感知內部模型 (PIM) 的新型控制方法。PIM 在混合內部模型 (HIM) 的基礎上，整合了基於光達的環境感知信息，用於預測機器人下一時刻的狀態，包括線速度和本體感受信息。此外，研究人員還採用了動作空間課程學習、對稱性正則化和新的獎勵函數設計等技術來提升訓練效果。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Learning Humanoid Locomotion with Perceptive Internal Model

by Junfeng Long... 於 arxiv.org 11-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.14386.pdf

深入探究

在更加非結構化和不可預測的環境中，例如自然地形或灾後現場，該方法如何應對？

PIM 方法在更加非結構化和不可預測的環境中會面臨一些挑戰：

感知信息的可靠性： 在自然地形或灾後現場，環境感知的難度會顯著提高。 LiDAR 的點雲數據可能會受到植被、碎石、煙霧或灰塵的影響，導致 elevation map 构建不准确。RGB-D 相機在光照變化劇烈、缺乏紋理的環境下也容易失效。
地形的高度變化和不規則性： 自然地形和灾後現場通常具有更大的高度變化和不規則性，例如陡峭的斜坡、鬆軟的地面、倒塌的建築物等。PIM 方法需要處理更加複雜的 elevation map，並生成適應性更強的步態才能應對這些挑戰。
意外障礙物： PIM 方法主要依賴於 elevation map 來感知地形，對於動態障礙物（例如動物、行人）或 elevation map 無法準確表示的障礙物（例如細小的樹枝、電線）缺乏有效的處理手段。
为了应对这些挑战，可以考虑以下改进方向：

融合多模态感知信息： 结合 LiDAR、RGB-D 相機、IMU 等多種傳感器的信息，可以提高環境感知的鲁棒性和準確性。例如，可以使用深度學習方法融合多模态信息，构建更加精细、可靠的環境模型。
提升步態生成的適應性： 研究更加灵活、自适应的步态生成算法，例如强化学习方法，使機器人能够根据实时感知到的地形信息动态调整步态，更好地应对复杂环境。
结合局部規劃和全局規劃： PIM 方法目前主要关注局部地形感知和步态生成，可以结合全局路径规划算法，例如 SLAM 或基于视觉的导航算法，使機器人能够在复杂环境中找到可行路径并避开障碍物。

如果機器人的傳感器出現故障或數據丟失，該方法的魯棒性如何？

如果機器人的傳感器出現故障或數據丟失，PIM 方法的鲁棒性會受到一定程度的影響：

高度依赖感知信息： PIM 方法依赖于 LiDAR 或 RGB-D 相機提供的感知信息来构建 elevation map。如果传感器出现故障或数据丢失，elevation map 的构建就会受到影响，进而影响机器人的步态生成和运动控制。
缺乏容错机制： PIM 方法目前缺乏针对传感器故障或数据丢失的容错机制。一旦出现这种情况，机器人可能会无法准确感知环境，导致运动失稳甚至摔倒。
为了提高 PIM 方法在传感器故障或数据丢失情况下的鲁棒性，可以考虑以下方案：

传感器冗余： 使用多个传感器提供冗余的感知信息，例如配备多个 LiDAR 或 RGB-D 相機。当某个传感器出现故障时，系统可以切换到其他传感器继续工作，提高系统的可靠性。
数据融合和预测： 利用 Kalman 滤波、粒子滤波等数据融合算法，对来自多个传感器的数据进行融合，提高感知信息的准确性和可靠性。此外，还可以利用历史数据对未来短时间内的传感器数据进行预测，弥补数据丢失带来的影响。
基于模型的控制方法： 结合基于模型的控制方法，例如模型预测控制 (MPC)，可以利用系统模型对机器人的未来状态进行预测，并在传感器数据丢失的情况下依然保持一定的控制能力。

人形機器人運動控制的終極目標是什麼？如何評估人形機器人是否達到了“像人一樣”的運動水平？

人形機器人運動控制的終極目標是使機器人能够像人一樣在各种复杂环境中自由、灵活、高效地运动，并完成各种任务。
为了评估人形機器人是否達到了“像人一樣”的運動水平，可以从以下几个方面进行评估：

运动的稳定性和鲁棒性： 人形機器人应该能够在各种地形和环境条件下保持稳定行走，并且具有一定的抗干扰能力，例如能够抵抗外部冲击、适应地面不平整等。
运动的灵活性： 人形機器人应该能够像人一样灵活地完成各种动作，例如转向、上下楼梯、跨越障碍物、跑步、跳跃等。
运动的效率： 人形機器人应该能够高效地利用能量完成运动，例如在行走过程中减少能量消耗、优化步态等。
运动的自然度： 人形機器人的运动应该看起来自然、流畅，避免出现僵硬、机械感强的动作。
目前，评估人形機器人运动水平还没有一个统一的标准，以下是一些常用的评估方法：

定量指标： 可以使用一些定量指标来评估人形機器人的运动性能，例如行走速度、步态周期、能量消耗、稳定性指标等。
定性分析： 可以通过观察人形機器人的运动姿态、步态特征等方面进行定性分析，例如观察其运动是否流畅、协调、自然等。
与人类运动的对比： 可以将人形機器人的运动数据与人类的运动数据进行对比分析，例如对比步态轨迹、关节角度变化等，评估其与人类运动的相似程度。
完成特定任务的能力： 可以设计一些特定的运动任务，例如穿越障碍物、上下楼梯等，评估人形機器人完成任务的成功率、效率和稳定性。
总而言之，人形機器人运动控制是一个充满挑战性的领域，需要不断进行技术创新和突破，才能最终实现“像人一样”的运动水平。