[논문 리뷰] Integrated Task and Motion Planning for Safe Legged Navigation in Partially Observable Environments

Abdulaziz Shamsah, Zhaoyuan Gu외 3명|arXiv (Cornell University)|2021. 10. 23.

Robotic Locomotion and Control참고 문헌 54인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 적대적 장애물이 존재하는 부분 관측 가능하고 동적인 환경에서 안전한 이족 보행을 위한 계층적 통합 작업 및 운동 계획(TAMP) 프레임워크를 제안한다. 선형 시간 논리(LTL)를 활용한 고수준 작업 계획과 감소된 순서 모델(ROM)-기반 운동 계획자, 그리고 피아스티비티 기반 발자국 배치 제어기를 통합하여 캐시와 디지트 로봇에서 외부 교란에 대한 강건성과 형식적 안전 보장을 달성한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 부분 관측 가능하고 동적이며 잠재적으로 적대적인 장애물이 존재하는 환경에서 이족 로봇의 안전하고 형식적인 이동 문제를 해결한다.
• 부족한 자율성 있는 다리로 로봇에 대해 작업, 운동, 저수준 제어 계층에서 다중 수준의 형식적 안전 보장을 제공한다.
• 센서 제한과 가림을 처리하기 위해 믿음 추상화를 고수준 계획에 통합하여 부분 관측 가능성에도 불구하고 충돌 회피를 보장한다.
• ROM 기반 운동 계획과 도달 가능성 분석을 통해 고수준 명령의 안전한 실행을 보장하여 강건한 보행 전환을 가능하게 한다.
• 모의 실험과 하드웨어(캐시와 디지트)에서의 검증을 통해 실제 적용 가능성과 교란 상황 하에서의 강건성을 입증한다.

제안 방법

• 선형 시간 논리(LTL)와 반응형 게임 합성 기반으로 고수준 내비게이션 동작을 생성하여 안전성과 작업 완료를 형식적으로 보장한다.
• 부분 관측 가능성을 고려해 고수준 계획기에서 믿음 추상화를 도입하여 동적이고 시야 외 장애물의 가능한 위치 집합을 추정함으로써, 관측 불가능한 상황에서도 안전한 내비게이션을 가능하게 한다.
• 선형 역립프레임워크(LIP)의 감소된 순서 모델(ROM)을 사용해 중간 수준 계획기에서 안전 제약 조건과 하이퍼파rameter를 도출하여 비주기적 운동 계획을 수행한다.
• 신호 기반의 단계 공간 계획(PSP) 접근 방식을 도입하여 하이브리드 계획을 통해 고수준 LTL 계획기와 기호적으로 통합함으로써 안전하고 비주기적인 보행 생성을 가능하게 한다.
• 단계 공간 계획에 맞게 수정된 각운동량 선형 역립프레임워크(알립) 기반의 발자국 배치 제어기를 설계하고, 발목 구동형 피아스티비티 기반 제어기와 통합하여 전신 궤적 추적을 수행한다.
• 도달 가능성 분석을 적용하여 关键 프레임 상태의 안전한 순차적 조합을 보장함으로써, CoM 속도 변화와 같은 외부 교란 상황에서도 강건한 전환을 가능하게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 부분 관측 가능하고 동적이며 잠재적으로 적대적인 장애물이 존재하는 환경에서 작업 완료와 보행에 대한 형식적 안전 보장을 어떻게 달성할 수 있는가?
• RQ2 가림 또는 제한된 센서 범위로 인해 모든 장애물을 관측할 수 없는 상황에서 믿음 추상화는 어떻게 안전한 내비게이션을 가능하게 하는가?
• RQ3 감소된 순서 모델(ROM)을 활용해 고수준 기호적 작업 계획과 호환되는 안전하고 비주기적인 운동 계획을 어떻게 생성할 수 있는가?
• RQ4 어떤 제어 아키텍처가 안전 제약 조건을 유지하면서도 외부 간섭에 대한 강건성과 전신 궤적 추적 능력을 보장하는가?
• RQ5 외부 교란 상황에서도 강건한 보행 전환을 보장하기 위해 관건 프레임 상태의 안전한 순차적 조합은 어떻게 달성할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 TAMP 프레임워크는 부분 관측 가능하고 동적인 환경에서 이족 로봇의 안전한 내비게이션을 형식적 안전성과 작업 완료 보장으로 성공적으로 가능하게 했다.
• 고수준 계획기에서의 믿음 추상화는 가려진 동적 장애물로 인한 불확실성을 효과적으로 다루어 더 넓은 범위의 환경에서 충돌 회피를 보장한다.
• ROM 기반 운동 계획과 LTL 작업 계획의 통합은 고수준 명령을 정확히 추적하는 비주기적이고 안전한 보행 시퀀스 생성을 가능하게 했다.
• 28-DoF 디지트 로봇에서의 하드웨어 실험을 통해 수정된 알립과 피아스티비티 기반 제어기를 사용해 발자국 및 CoM 속도 오차를 최소화한 전신 궤적 추적 성공을 입증했다.
• 도달 가능성 분석 기반의 관건 상태의 안전한 순차적 조합은 갑작스러운 CoM 속도 변화와 같은 외부 교란 상황에서도 강건한 보행 전환을 가능하게 했다.
• 모의 실험과 캐시 및 디지트에서의 실제 실험을 통해 광범위하게 검증되었으며, 복잡한 실제 환경에서의 효과성과 강건성을 확인했다.