Avanços na Navegação de Robôs com Pernas
Novo método melhora a habilidade de robôs com pernas de navegar em ambientes complexos usando entrada visual.
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Índice
Robôs com pernas são feitos pra se movimentar em diferentes tipos de superfícies, e isso não é nada fácil. Eles precisam entender bem como se movem e o que tá rolando ao redor. Essa "compreensão" vem de duas fontes principais: o próprio senso de posição e movimento, e o que eles veem através de câmeras. Mas usar imagens das câmeras pra aprender a se mover é, na real, bem devagar e precisa de um monte de dados.
Pra resolver esse desafio, alguns métodos tradicionais primeiro ensinam um robô (o professor) com muita informação detalhada, e depois outro robô (o aluno) tenta imitar como o professor se move só olhando as imagens. Embora esse método mostre algumas melhorias, o robô aluno geralmente não se sai tão bem quanto poderia. Isso acontece porque o robô aluno não consegue captar todas as informações que o robô professor possui, dificultando a aprendizagem. Além disso, quando os animais aprendem a andar em diferentes superfícies, eles fazem isso de forma natural, sem precisar de informações especiais antes.
Inspirado em como os animais aprendem, foi proposto um novo método chamado Percepção Baseada em Modelo do Mundo (WMP). Esse método cria um modelo do mundo ao redor do robô e ensina ele a se mover com base nesse modelo. O modelo do mundo é treinado em uma simulação de computador, permitindo que ele faça previsões precisas sobre o que vai acontecer no mundo real. Isso ajuda o robô a entender melhor o que tá ao redor e a tomar decisões mais informadas.
Desafios da Locomoção com Pernas
Mover-se em superfícies diferentes pode ser difícil pros robôs com pernas. Eles frequentemente encontram inclinações, escadas, buracos e outros obstáculos que exigem que percebam o ambiente corretamente. Enquanto um robô pode navegar alguns terrenos usando só seu senso de posição e movimento, ele enfrenta dificuldades em terrenos mais complicados, como buracos ou fossas, onde precisa ver o terreno antes. Por isso, a entrada visual é fundamental pra uma locomoção eficaz.
Aprender a se mover baseado apenas em imagens de câmeras pode ser muito lento e requer muitas experiências. Quando usando uma câmera direcionada pra frente, um robô deve lembrar o que viu no passado pra entender o que tá logo abaixo dele. Essa situação torna o processo de aprendizagem complicado.
Pra ajudar com isso, alguns métodos introduzem uma estrutura especial de aprendizagem. Nessa estrutura, um robô professor aprende com acesso a informações básicas, como pontos especiais ao seu redor. Depois, o robô aluno tenta imitar o professor olhando as imagens. No entanto, essa abordagem tem suas desvantagens. Por exemplo, o robô aluno pode não imitar perfeitamente os movimentos do professor, e o desempenho pode ficar abaixo do esperado, especialmente quando há uma lacuna de conhecimento entre o professor e o aluno.
Aprendizagem Natural em Animais
Os animais, incluindo os humanos, aprendem a se mover em vários ambientes de forma natural. Eles constroem modelos mentais do que tá ao seu redor e tomam decisões com base na sua compreensão. Quando realizam ações, esses modelos ajudam a prever o que vai acontecer a seguir. Esse comportamento instintivo ajuda eles a atravessar terrenos desconhecidos, mesmo com informações limitadas.
A aprendizagem por reforço baseada em modelos (MBRL) se inspira nesse processo de aprendizagem natural. Ela envolve desenvolver um modelo do mundo baseado em dados coletados durante o treinamento do robô. Esse modelo ajuda na tomada de decisões e permite que o robô lide com diferentes tarefas de forma eficiente.
A Estrutura de Percepção Baseada em Modelo do Mundo (WMP)
A estrutura WMP combina MBRL com locomoção de pernas que depende da visão. A estrutura treina um modelo do mundo usando simulações, permitindo que o robô preveja o que vai perceber no futuro com base nas experiências passadas. A política, ou as instruções do robô sobre como se mover, é derivada desse modelo do mundo. Mesmo depois de ser treinado apenas em simulações, o modelo ainda consegue prever com precisão como o robô se comportará no mundo real.
Usando o modelo do mundo aprendido, o WMP supera algumas das limitações dos métodos de aprendizagem tradicionais. Ele condensa uma quantidade enorme de informações visuais em uma forma mais simples, facilitando a tomada de decisões pelo robô.
Experimentando com WMP
Diversos experimentos foram realizados pra ver como o WMP se sai em comparação com outros métodos avançados. Os experimentos incluíram uma variedade de terrenos com níveis diferentes de dificuldade. Os resultados mostraram que o WMP conseguiu recompensas muito altas nas simulações, indicando um desempenho eficaz.
A capacidade do WMP de funcionar bem em testes da vida real também foi avaliada. O método WMP foi implementado em um robô chamado Unitree A1, que conseguiu navegar por terrenos testados com sucesso notável, mesmo com desafios maiores do que o esperado.
Por exemplo, o método WMP permitiu que o robô atravessasse buracos grandes e subisse obstáculos mais altos do que ele mesmo. Esses sucessos indicam que o WMP tem uma vantagem quando se trata de locomoção no mundo real em comparação com seus antecessores.
Comparando WMP com Outros Métodos
O WMP foi comparado a métodos que usavam apenas Propriocepção, que é o senso do robô sobre sua própria posição e movimento, sem entrada visual. Enquanto outros métodos mostraram alguma habilidade de navegar em terrenos simples, eles não se saíram bem em ambientes mais complexos. O WMP, por outro lado, teve sucesso superior, demonstrando um comportamento mais consistente e adaptabilidade a vários tipos de superfícies desafiadoras.
Os experimentos também avaliaram o efeito do intervalo de modelo, que é o tempo entre as atualizações do modelo do mundo. Os resultados indicaram que modelos com intervalos mais curtos geralmente se saíram melhor, pois permitiram respostas mais rápidas às mudanças no ambiente. No entanto, era necessário encontrar um equilíbrio entre desempenho ideal e custos computacionais.
Treinando o Modelo do Mundo
Pra treinar o modelo do mundo, um sistema robótico foi montado pra simular vários robôs explorando diferentes terrenos ao mesmo tempo. O treinamento envolveu criar diferentes tipos de terreno, garantindo que cada robô enfrentasse uma variedade de desafios. Os robôs aprenderam a responder aos seus ambientes, melhorando gradualmente sua capacidade de navegar de tarefas básicas a mais complexas.
Aplicação e Avaliação no Mundo Real
O método WMP também foi testado em ambientes do mundo real. Os robôs foram colocados à prova em ambientes externos, atravessando escadas, subindo e cruzando terrenos irregulares, demonstrando sua adaptabilidade em várias condições. Essas avaliações mostraram um comportamento consistente em diferentes terrenos, confirmando que os robôs conseguiam transferir efetivamente as habilidades aprendidas nas simulações para cenários do mundo real.
Conclusão
Em resumo, a Percepção Baseada em Modelo do Mundo (WMP) oferece uma estrutura promissora pra melhorar a forma como robôs com pernas navegam por ambientes complexos, combinando modelagem do mundo simulada com entrada visual. Aprendendo com experiências passadas e construindo um modelo mental do que tá ao redor, os robôs podem tomar decisões informadas e se adaptar a vários terrenos de forma eficaz. Esse método mostra um grande potencial pra avançar o controle dos robôs e pode abrir caminho pra melhorias em como os robôs aprendem a se mover de forma natural.
Trabalhos futuros visam incorporar dados do mundo real junto com dados simulados pra refinar ainda mais o modelo do mundo. Além disso, expandir o modelo pra incluir outros inputs sensoriais pode melhorar ainda mais o desempenho do robô, proporcionando um escopo mais amplo para aplicações.
Título: World Model-based Perception for Visual Legged Locomotion
Resumo: Legged locomotion over various terrains is challenging and requires precise perception of the robot and its surroundings from both proprioception and vision. However, learning directly from high-dimensional visual input is often data-inefficient and intricate. To address this issue, traditional methods attempt to learn a teacher policy with access to privileged information first and then learn a student policy to imitate the teacher's behavior with visual input. Despite some progress, this imitation framework prevents the student policy from achieving optimal performance due to the information gap between inputs. Furthermore, the learning process is unnatural since animals intuitively learn to traverse different terrains based on their understanding of the world without privileged knowledge. Inspired by this natural ability, we propose a simple yet effective method, World Model-based Perception (WMP), which builds a world model of the environment and learns a policy based on the world model. We illustrate that though completely trained in simulation, the world model can make accurate predictions of real-world trajectories, thus providing informative signals for the policy controller. Extensive simulated and real-world experiments demonstrate that WMP outperforms state-of-the-art baselines in traversability and robustness. Videos and Code are available at: https://wmp-loco.github.io/.
Autores: Hang Lai, Jiahang Cao, Jiafeng Xu, Hongtao Wu, Yunfeng Lin, Tao Kong, Yong Yu, Weinan Zhang
Última atualização: Sep 25, 2024
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2409.16784
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2409.16784
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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