[論文レビュー] Efficient Anytime CLF Reactive Planning System for a Bipedal Robot on Undulating Terrain

Jiunn-Kai Huang, Jessy W. Grizzle|arXiv (Cornell University)|Aug 15, 2021

Robotic Path Planning Algorithms参考文献 56被引用数 8

ひとこと要約

本論文は、非構造的地形における二足歩行ロボットのための反応型計画システムを提示する。5 Hzの任意時間RRT*計画法と、滑らかでリアルタイムな運動を実現する全方向性コントロールリャプノフ関数（CLF）を組み合わせたもので、ウェイポイント追従をフィードバックベクトル場に置き換えることで、20自由度のCassie Blueを用いて、うねりのある屋内外の地形でも安定的で連続的な歩行を実現した。

ABSTRACT

We propose and experimentally demonstrate a reactive planning system for bipedal robots on unexplored, challenging terrains. The system consists of a low-frequency planning thread (5 Hz) to find an asymptotically optimal path and a high-frequency reactive thread (300 Hz) to accommodate robot deviation. The planning thread includes: a multi-layer local map to compute traversability for the robot on the terrain; an anytime omnidirectional Control Lyapunov Function (CLF) for use with a Rapidly Exploring Random Tree Star (RRT*) that generates a vector field for specifying motion between nodes; a sub-goal finder when the final goal is outside of the current map; and a finite-state machine to handle high-level mission decisions. The system also includes a reactive thread to obviate the non-smooth motions that arise with traditional RRT* algorithms when performing path following. The reactive thread copes with robot deviation while eliminating non-smooth motions via a vector field (defined by a closed-loop feedback policy) that provides real-time control commands to the robot's gait controller as a function of instantaneous robot pose. The system is evaluated on various challenging outdoor terrains and cluttered indoor scenes in both simulation and experiment on Cassie Blue, a bipedal robot with 20 degrees of freedom. All implementations are coded in C++ with the Robot Operating System (ROS) and are available at https://github.com/UMich-BipedLab/CLF_reactive_planning_system.

研究の動機と目的

• 従来のRRT*-ベースのパスフォローリングで生じる急激な遷移による非滑らかな運動を解消すること。
• 初期段階ではロボットの局所地図内に存在しない遠方のゴールを想定した、未探索で困難な地形における自律ナビゲーションを可能にすること。
• ロボットの逸脱や動的環境の不確実性に対しても、連続的で安定した運動を保証する反応型制御戦略の開発。
• 交差点での旋回などの高レベルのミッション意思決定を可能にするための有限状態機械の統合。
• 理論的運動計画と物理的二足歩行ロボットにおける実世界の展開の間のギャップを埋めること。

提案手法

• リアルタイムで地形の走破可能性を計算できるマルチレイヤー型、ロボット中心の局所地図（2.5次元グリッド）を実装する。
• RRT*が漸近的に最適なパスに収束するように、閉形式解を有する全方向性コントロールリャプノフ関数（CLF）を設計する。
• CLFをRRT*におけるステアリング関数として使用し、二足歩行ロボットの横方向歩行コストを考慮したCLF多様体上の距離尺度を導入する。
• ウォームスタート機構を導入：直前の最適パスをブランチとして保持し、到達できなかった最初のウェイポイントを固定することで、計画更新間での連続性を確保する。
• 300 Hzの高周波数の反応型スレッドを導入し、瞬時のロボットポーズに基づく閉ループフィードバック制御則を用いてリアルタイム制御入力を生成する。
• 高レベル意思決定（例：サブゴール選択、交差点での旋回行動）を管理するための有限状態機械を統合する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 運動計画システムは、パス遷移時の急激な加速度や進行方向の変更が生じないよう、どのようにして二足歩行ロボットにおける滑らかで連続的な歩行を保証できるか？
• RQ2 ロボットの局所地図に初期段階で存在しない遠方のゴールを扱う計画システムは、安定性と最適性を維持しながらどのように動作できるか？
• RQ3 非対称な歩行コスト（例：横方向移動に高いコストがかかる）を有する二足歩行ロボットにおいて、全方向歩行が可能なコントロールリャプノフ関数（CLF）を設計できるか？
• RQ4 5 Hzの間隔で再計画が行われる際、連続性を保ち、歩行と停止の挙動を回避するには、反応型計画システムはどのように設計すべきか？
• RQ5 CLFに基づくフィードバックを有するハイブリッド計画・反応型システムは、現実世界の非構造的地形において、どれほど頑健で自律的なナビゲーションを実現できるか？

主な発見

• 本手法により、Cassie Blueにおいて、計画更新間で到達できなかった最初のウェイポイントを保持することで、歩行と停止の運動が完全に排除された。これにより、CLFベクトル場の連続性が保証された。
• 本システムにより、Cassie Blueは10の挑戦的な屋外地形および複雑な屋内環境（例：正弦波状のうねりのあるフィールド、多層階の建物のホール）において完全に自律的なナビゲーションが可能となった。
• 閉形式のCLFとCLF多様体上の距離尺度の使用により、ロボット固有の歩行制約（例：横方向移動のコストが高いため）を尊重しながら、効率的かつ漸近的に最適なパス生成が実現された。
• 300 Hzで動作する反応型スレッドにより、リアルタイムのフィードバック制御が実現され、RRT*-ベースの計画法で一般的に生じるウェイポイント遷移に起因する非滑らかな運動が解消された。
• 有限状態機械の統合により、交差点での旋回などの高レベル意思決定を効果的に処理でき、ミッションレベルの自律性が向上した。
• 本システムはシミュレーションおよびハードウェア上での検証が行われ、すべてのコードと結果はhttps://github.com/UMich-BipedLab/CLF_reactive_planning_systemにて公開されている。