[論文レビュー] Humanoid Path Planning over Rough Terrain using Traversability Assessment

Stephen McCrory, Bhavyansh Mishra+4 more|arXiv (Cornell University)|Mar 1, 2022

Robotic Locomotion and Control被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、粗い地形を走破するための滑らかで通行可能かつ衝突のない経路を生成するために2.5次元の高さマップを用いる二段階のヒューマノイド経路計画フレームワークを提示する。この手法は、A*探索と新規の二足歩行歩行に配慮したコスト関数、および勾配ベースの最適化を組み合わせることで経路品質を向上させ、DRCアトラスロボットを用いたシミュレーションおよび実世界の地形における頑健なナビゲーションを実証した。

ABSTRACT

We present a planning framework designed for humanoid navigation over challenging terrain. This framework is designed to plan a traversable, smooth, and collision-free path using a 2.5D height map. The planner is comprised of two stages. The first stage consists of an A* planner which reasons about traversability using terrain features. A novel cost function is presented which encodes the bipedal gait directly into the graph structure, enabling natural paths that are robust to small gaps in traversability. The second stage is an optimization framework which smooths the path while further improving traversability. The planner is tested on a variety of terrains in simulation and is combined with a footstep planner and balance controller to create an integrated navigation framework, which is demonstrated on a DRC Boston Dynamics Atlas robot.

研究の動機と目的

• 構造的でない、粗い地形に障害物やギャップ、不整地帯を含む環境において、自律的ヒューマノイドナビゲーションの課題に対処すること。
• 二足歩行走行のバイオメカニクスを反映する経路計画手法を開発し、自然で安定的かつ安全な経路を生成すること。
• 実際のヒューマノイドロボット上でエンドツーエンドのナビゲーションを実現するため、経路計画器をステップ計画器およびバランス制御器と統合すること。
• 二段階のアプローチ（A*探索に歩行に配慮したコスト関数を適用した後、勾配ベースの平滑化を実施）により経路品質を向上させること。
• シミュレーションおよびハードウェア実験において、センサのノイズおよび実世界の地形変動に対して頑健であることを実証すること。

提案手法

• 地形の幾何学的形状を表現するために2.5次元の高さマップを入力として使用し、経路計画における効率的な空間的推論を可能にする。
• 各ノードに地形の勾配、粗さ、および輪郭特徴に基づく通行可能性コストが含まれるサンプリングされたグラフ上でA*探索を実装する。
• 二足歩行歩行の制約をグラフ構造に直接組み込むことで、安定的で自然な歩行経路を優遇する新規のコスト関数を設計する。
• 輪郭コスト項を導入し、端縁部の危険を避けるよう経路を誘導し、安定的で中央に位置する足場位置を好むようにする。
• 勾配降下法を用いて初期のA*経路を平滑化し、さらに通行可能性を向上させ、急な曲がりを低減する。
• LIDARデータからの平面領域セグメンテーションを用いて、リアルタイムのステップ計画器およびバランス制御器と経路計画器を統合する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ヒューマノイドロボットの経路計画において、グラフベースの探索に二足歩行歩行ダイナミクスを効果的に組み込むにはどうすればよいか？
• RQ2 勾配、粗さ、輪郭特徴といった通行可能性指標は、不整地帯や障害物が多数存在する地形において、どの程度経路品質を向上させられるか？
• RQ3 二段階の計画パイプライン（A*の次に勾配ベースの平滑化）は、A*単体に比べて滑らかで通行性の高い経路を生成できるか？
• RQ4 実世界環境におけるセンサのノイズおよび状態推定のずれに対して、この計画器はどの程度の性能を示すか？
• RQ5 この経路計画器は、実際のヒューマノイドロボットの完全なナビゲーションスタックにおける低レベルのステップ計画器の有効なヒューリスティックとして機能できるか？

主な発見

• 提案された計画器は、シミュレーションおよびハードウェア両方で、階段、坂道、レンガ、ステッピングストーンなど多様な地形において滑らかで衝突のない通行可能な経路を正常に生成した。
• 歩行に配慮したコスト関数の導入により、特に不整地帯において、安定的で中央に位置する足場位置を優遇し、端縁部への接近を低減することで、経路品質が著しく向上した。
• 輪郭コスト項は、傾斜を登る・下りる際、コーナーを切るのではなく、勾配の基部を経由するよう効果的にロボットを誘導し、安定性を向上させた。
• IHMCバランスコントローラーおよびステップ計画器との統合により、DRCアトラスロボット上で成功裏にナビゲーションが実現され、センサのノイズにもかかわらず実行ステップが計画された経路にほぼ一致した。
• 経路計画器は微小な地形変動およびセンサのずれに対しても頑健であることが実証され、ステッピングストーン上でのわずかな経路のずれに対しても、ロボットが安定した歩行を維持できた。
• 二段階のアプローチ（A*の次に勾配ベースの平滑化）により、元のA*出力に比べて曲がりが緩やかで通行性の高い滑らかな軌道が得られた。