Introducendo il Barkour Benchmark per l'Agilità dei Robot

Gli animali hanno sviluppato vari modi per muoversi velocemente e con Agilità, come correre e saltare. Questo ha spinto i ricercatori a creare robot che possono imitare questi movimenti e affrontare ambienti difficili con velocità e controllo. Tuttavia, c'è una mancanza di test standard per valutare quanto bene questi robot performano in termini di agilità.

Per risolvere questo problema, abbiamo creato il Benchmark Barkour, che è un percorso ad ostacoli progettato per valutare l'agilità dei robot a zampe. Basato sulle competizioni di agilità per cani, include varie sfide e utilizza un sistema di cronometraggio per il punteggio. Questo formato incoraggia i ricercatori a costruire sistemi che non solo si muovono velocemente, ma possono farlo anche in modo flessibile.

Per stabilire solide basi di performance, abbiamo sviluppato due metodi per affrontare il benchmark Barkour. Il primo metodo coinvolge l'addestramento di abilità specializzate attraverso il reinforcement learning, dove i robot imparano a navigare diversi ostacoli. Il secondo metodo distilla queste abilità specializzate in una Politica di Locomozione unificata e flessibile chiamata Locomotion-Transformer. Questo approccio consente al robot di adattare il proprio movimento in base all'ambiente che percepisce.

Usando un robot quadrupede personalizzato, abbiamo scoperto che i nostri metodi potevano navigare il percorso a circa metà della velocità di un cane normale. Puntiamo a far sì che il nostro lavoro sia un passo verso la creazione di robot che possiedano l'agilità degli animali.

#L'Impostazione Fisica

Il percorso Barkour è progettato per adattarsi a un'area di 5 x 5, contenente quattro ostacoli principali: pali da slalom, una A-frame, una tavola da salto e tavoli di pausa. Il robot deve completare il percorso muovendosi attraverso queste sfide in modo efficiente.

Abbiamo visto una crescita nello sviluppo di robot ispirati ai movimenti degli animali. Esempi notabili includono ETH ANYmal, MIT Mini Cheetah e Boston Dynamics Spot. Una domanda chiave in quest'area è come costruire un controller che consenta a questi robot di eseguire azioni come farebbe un animale mentre navigano vari ostacoli e terreni.

Nonostante i progressi, un grande problema nella robotica è la mancanza di modi standard per valutare quanto bene questi sistemi possono muoversi. Spesso, i risultati vengono presentati utilizzando metodi diversi, rendendo difficili i confronti. Proponiamo che vengano sviluppate metriche standardizzate per misurare accuratamente l'agilità robotica e creare un insieme comune di compiti su cui tutti possano concordare.

Un buon benchmark per il movimento agile dovrebbe essere impegnativo ma raggiungibile, richiedendo una varietà di movimenti di base che anche gli animali della vita reale eseguono.

Esistono già benchmark stabiliti per misurare le prestazioni degli animali, come le competizioni di agilità per cani. In questi eventi, i cani corrono attraverso un percorso ad ostacoli preimpostato, affrontando sfide come salti e tunnel. Le prestazioni vengono valutate in base alla velocità e all'accuratezza, con penalità per gli errori.

Ispirati a queste competizioni, presentiamo il percorso ad ostacoli Barkour, un setup di parkour impegnativo specificamente per robot quadrupedi. Questo nuovo pacchetto di benchmark mira a valutare con precisione l'agilità e le prestazioni robotiche.

#Panoramica di Barkour

Il benchmark Barkour consiste in ostacoli diversi collocati in un'area compatta, progettati per richiedere una gamma di abilità motorie, come correre e saltare. Per ottenere un punteggio positivo, il robot deve completare il percorso entro un lasso di tempo specifico, simile alle competizioni di agilità per cani. Maggiore è la velocità con cui il robot completa il percorso, maggiore è il punteggio che riceve.

Per valutare il benchmark Barkour, abbiamo impostato una simulazione e due metodi basati sull'apprendimento come riferimenti per le prestazioni. Il primo metodo utilizza politiche specialistiche addestrate per affrontare singoli ostacoli. Il secondo metodo unisce queste in una politica di locomozione generale che può gestire una varietà di sfide.

Le nostre contribuzioni includono l'istituzione del benchmark Barkour per valutare l'agilità dei robot quadrupedi, l'introduzione dei due metodi per risolvere il benchmark e la fornitura di un'analisi dettagliata su quanto bene le politiche apprese si trasferiscano dalla simulazione alle applicazioni reali.

#Lavori Correlati

I benchmark sono fondamentali per far avanzare le tecniche di intelligenza artificiale, simile a ImageNet per la visione artificiale. Mentre molti sforzi si sono concentrati sullo sviluppo di nuovi algoritmi e controller, pochi hanno lavorato per creare un metodo sistematico per valutare l'agilità robotica.

Studi precedenti hanno esaminato metriche che misurano diverse abilità, come saltare e bilanciarsi, ma spesso mancano di ambienti standardizzati che consentano confronti rapidi. Includendo un percorso a ostacoli coerente e una chiara metrica di prestazione complessiva, Barkour mira a colmare questa lacuna.

Combinare il reinforcement learning con altre tecniche consente ai robot di navigare terreni irregolari con stabilità. I progressi nella percezione e nella visione aiutano anche a migliorare l'adattabilità di questi robot. Il nostro lavoro si basa su scoperte precedenti, enfatizzando l'agilità e la capacità di eseguire più abilità.

Mentre alcune ricerche si sono concentrate sulla velocità, noi diamo priorità a una combinazione di manovrabilità e velocità su terreni complessi. I nostri metodi mirano a ottenere una varietà di movimenti agili, consentendo ai robot di svolgere più compiti in modo coeso.

#Progettazione del Percorso Barkour

Il percorso Barkour consiste in quattro ostacoli principali: tavoli di pausa, pali da slalom, una A-frame e un salto largo. Il design è pensato per mettere alla prova l'agilità e l'accuratezza di un robot, richiedendo varie movenze per navigare con successo il percorso.

Partendo dal tavolo di pausa iniziale, il robot deve fare slalom tra una serie di pali, scalare la A-frame, saltare attraverso il salto largo e infine raggiungere il tavolo finale. Ogni ostacolo mette alla prova diverse abilità, e completarle velocemente è fondamentale per un punteggio alto.

#Punteggio in Barkour

Il punteggio di agilità in Barkour misura quanto velocemente un robot può completare con successo il percorso ad ostacoli. Il punteggio si basa sul tempo, con deduzioni per eventuali ostacoli falliti o saltati e penalità per il superamento del limite di tempo.

Il tempo allocato è calcolato in base alla prestazione attesa di un cane in una competizione comparabile. In Barkour, i robot possono guadagnare il punteggio massimo finendo velocemente il percorso e senza commettere errori.

Mantenendo il sistema di punteggio semplice, puntiamo a far sì che venga facilmente adottato sia nelle simulazioni che nelle prove reali, assicurando una valutazione equa di diversi design e approcci robotici.

#Soluzioni di Base

Per garantire forti benchmark per il percorso Barkour, abbiamo sviluppato due soluzioni di base per la locomozione robotica. La prima prevede l'addestramento di politiche specializzate per varie abilità necessarie per affrontare gli ostacoli. La seconda distilla queste abilità in una politica generalista chiamata Locomotion-Transformer.

Il nostro obiettivo è dimostrare che utilizzare il benchmark Barkour può far progredire le tecniche di controllo per robot agili. Stabilendo queste soluzioni di base, costruiamo una base per futuri lavori focalizzati sul miglioramento dell'agilità robotica.

#Apprendimento della Politica Specialista

La prima soluzione di base addestra tre politiche specializzate che coprono abilità fondamentali necessarie per Barkour: camminare su terreni irregolari, scalare pendii e saltare. Ogni politica è progettata per gestire compiti specifici, consentendo al robot di eccellere nelle sfide proposte dal percorso.

Per risolvere questi compiti, il robot utilizza varie osservazioni e azioni, che sono attentamente adattate per soddisfare ciascun ostacolo. Questo consente un addestramento approfondito e una valutazione delle prestazioni efficace nel benchmark Barkour.

#Politica Generalista Locomotion-Transformer

La seconda soluzione di base mira a creare una singola politica generalista capace di affrontare tutte le sfide nel percorso Barkour. Questo approccio semplifica la navigazione utilizzando una politica distillata che può passare agevolmente tra diverse abilità senza dover passare tra politiche specializzate separate.

Questo metodo consente una maggiore adattabilità e flessibilità nei movimenti del robot, permettendogli di affrontare vari ostacoli senza problemi durante una corsa.

#Hardware del Robot

Per testare a fondo il benchmark Barkour e i suoi effetti sull'agilità robotica, abbiamo sviluppato un robot quadrupede specifico. Questo robot è progettato per imitare la dimensione e le capacità degli quadrupedi del mondo reale, il che ci aiuta a valutare quanto bene può performare in queste condizioni difficili.

Abbiamo utilizzato vari componenti, inclusi motori specifici per controllare i movimenti degli arti, sensori per tracciare la posizione e metodi per controllare il robot durante le sfide. Questa configurazione hardware è cruciale per raccogliere dati sulle prestazioni delle diverse politiche e migliorare l'agilità del robot.

#Esperimenti e Discussioni

Valutiamo le prestazioni sia delle politiche specialiste che di quelle generaliste nel benchmark Barkour. Le nostre principali domande si concentrano su se Barkour sia una misura efficace di agilità, come i framework proposti si comportano rispetto all'agilità animale e l'importanza delle scelte progettuali fatte durante l'addestramento delle politiche individuali.

I risultati mostrano che il benchmark sfida efficacemente i robot a dimostrare agilità, rivelando aree di miglioramento in entrambi gli approcci hardware e software.

#Insights dagli Esperimenti

Nelle nostre valutazioni, la capacità del robot di navigare nel percorso Barkour è stata testata più volte. Abbiamo osservato che l'uso di politiche specializzate ha portato a un completamento di successo del percorso, anche se non senza limitazioni in velocità e manovrabilità.

Abbiamo scoperto che, sebbene il robot avesse difficoltà con alcuni elementi, è comunque riuscito a svolgere molte attività con un buon tasso di successo. Questo ha portato a preziosi insights sull'efficacia dei nostri metodi di addestramento e sul potenziale per migliorare l'agilità complessiva dei robot a zampe.

Il confronto tra le prestazioni del robot e quelle dei veri cani ha messo in evidenza aree significative per il miglioramento. I cani hanno costantemente performato più velocemente e sono stati più agili del robot, indicando la necessità di ulteriori sviluppi.

#Direzioni Future

Sebbene il nostro lavoro abbia posto una solida base per il benchmarking dell'agilità nei robot quadrupedi, c'è ancora molto margine di progresso. Il benchmark Barkour non è completamente risolto, poiché i robot sono ancora indietro rispetto all'agilità animale reale.

Le future direzioni di ricerca includono l'uso solo di sensori a bordo piuttosto che informazioni privilegiate, testare vari design e modifiche hardware dei robot, ed esplorare impostazioni interattive simili agli eventi di agilità per cani nel mondo reale.

Continuando a perfezionare il benchmark Barkour e i metodi, speriamo di far progredire il campo della robotica e contribuire allo sviluppo di robot più agili e capaci.

#Conclusione

Abbiamo introdotto Barkour come benchmark per valutare l'agilità dei robot quadrupedi. Traendo ispirazione dalle competizioni di agilità per cani, questo benchmark consente un meccanismo di punteggio chiaro e diretto basato su varie abilità necessarie per navigare nel percorso.

Grazie alle nostre due soluzioni di base, abbiamo dimostrato che è possibile per i robot apprendere movimenti agili in modo efficace. Sebbene i nostri metodi mostrino promesse, il divario tra agilità robotica e animale sottolinea l'importanza della ricerca continua in quest'area.