[論文レビュー] Integrated Task and Motion Planning for Safe Legged Navigation in Partially Observable Environments

Abdulaziz Shamsah, Zhaoyuan Gu+3 more|arXiv (Cornell University)|Oct 23, 2021

Robotic Locomotion and Control参考文献 54被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、部分的に観測可能で動的かつ悪意ある障害物を伴う環境における安全な二足歩行ナビゲーションを実現する階層的統合型タスク・モーションプランニング（TAMP）フレームワークを提示する。線形時相論理（LTL）を用いた高レベルのタスクプランニングと低次元モデル（ROM）に基づくモーションプランナ、およびパassivityに基づく足裏配置制御器を統合し、CassieおよびDigitロボット上で形式的かつ安全な保証と外部摂動に対するロバスト性を達成した。

ABSTRACT

This study proposes a hierarchically integrated framework for safe task and motion planning (TAMP) of bipedal locomotion in a partially observable environment with dynamic obstacles and uneven terrain. The high-level task planner employs linear temporal logic (LTL) for a reactive game synthesis between the robot and its environment and provides a formal guarantee on navigation safety and task completion. To address environmental partial observability, a belief abstraction is employed at the high-level navigation planner to estimate the dynamic obstacles' location. Accordingly, a synthesized action planner sends a set of locomotion actions to the middle-level motion planner, while incorporating safe locomotion specifications extracted from safety theorems based on a reduced-order model (ROM) of the locomotion process. The motion planner employs the ROM to design safety criteria and a sampling algorithm to generate non-periodic motion plans that accurately track high-level actions. At the low level, a foot placement controller based on an angular-momentum linear inverted pendulum model is implemented and integrated with an ankle-actuated passivity-based controller for full-body trajectory tracking. To address external perturbations, this study also investigates safe sequential composition of the keyframe locomotion state and achieves robust transitions against external perturbations through reachability analysis. The overall TAMP framework is validated with extensive simulations and hardware experiments on bipedal walking robots Cassie and Digit designed by Agility Robotics.

研究の動機と目的

• 部分的に観測可能な環境にあって、動的かつ悪意ある障害物を伴う状況下でも安全かつ形式的なナビゲーションを実現する挑戦に応えること。
• アンダーアクチュエーテッド脚立系におけるタスク、モーション、低レベル制御層の多段階形式的セーフティ保証を提供すること。
• センサ制限や遮蔽を扱うために信念抽象化を高レベル計画に統合し、部分的観測下でも衝突回避を保証すること。
• ROMに基づくモーションプランニングと到達可能性解析を用いて、高レベル命令の安全な実行を保証し、外部摂動に強い歩行遷移を実現すること。
• シミュレーションおよびハードウェア（CassieおよびDigit）を用いた検証を通じて、実世界への適用可能性と摂動下でのロバスト性を示すこと。

提案手法

• 反復的ゲーム合成を用いた線形時相論理（LTL）を採用し、形式的に安全でタスク完了を保証する高レベルナビゲーション行動を生成する。
• 部分的観測下でも安全なナビゲーションを可能にするために、高レベルプランナに信念抽象化を導入し、動的で見えない障害物の位置の可能性集合を推定する。
• 線形逆立棒モデルの低次元モデル（ROM）を用いて、中レベルプランナにおける非周期的モーションプランニングのための安全制約とハイパラメータを導出する。
• ハイブリッドプランニングを通じて高レベルLTLプランナと記号的に統合可能な位相空間計画（PSP）アプローチを採用し、安全で非周期的な歩行生成を実現する。
• 位相空間計画に適合させるように変更された角運動量線形逆立棒モデル（ALIP）に基づく足裏配置制御器を設計し、アームアणクテートドパッシビティベース制御器と統合して、全自由度軌道追従を実現する。
• 到達可能性解析を適用して、キーフレーム歩行状態の安全な逐次合成を保証し、重心速度の急変などの外部摂動下でもロバストな遷移を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 部分的に観測可能な環境にあって、動的かつ悪意ある障害物を伴う状況下でも、タスク完了と歩行の両方に対して形式的セーフティ保証を達成する方法は何か？
• RQ2 視界が遮られたりセンサ範囲が限られたりする状況で、障害物をすべて観測できない場合、信念抽象化はどのように安全なナビゲーションを可能にするのか？
• RQ3 二足歩行の低次元モデル（ROM）を用いて、高レベルの記号的タスク計画と整合性を持つ安全で非周期的なモーションプランを生成する方法は何か？
• RQ4 安全制約を維持しつつ、外部干渉に対してロバストで、全自由度軌道追従を実現する制御アーキテクチャは何か？
• RQ5 外部摂動下でもロバストな歩行遷移を保証するため、キーフレーム状態の安全な逐次合成をどのように実現できるか？

主な発見

• 提案されたTAMPフレームワークは、動的かつ悪意ある障害物を伴う部分的に観測可能な環境において、二足歩行ロボットの安全なナビゲーションを形式的保証のもとで実現した。
• 高レベルプランナに統合された信念抽象化は、遮蔽された動的障害物に起因する不確実性を効果的に処理し、より広範な環境においても衝突回避を保証した。
• ROMに基づくモーションプランニングとLTLタスクプランニングの統合により、非周期的で安全な歩行シーケンスが生成され、高レベル命令を正確に追従した。
• 28自由度のDigitロボットを用いたハードウェア実験では、変更されたALIPとパッシビティベース制御器を用いて、最小限の足裏配置誤差および重心速度誤差で全自由度軌道追従が達成された。
• 到達可能性解析に基づくキーフレーム状態の安全な逐次合成により、重心速度の急変などの外部摂動下でもロバストな歩行遷移が実現した。
• CassieおよびDigitを用いた広範なシミュレーションおよび実世界実験を通じて、フレームワークの有効性と複雑な現実世界シナリオにおけるロバスト性が確認された。