Snake Robot with Tactile Perception Navigates on Large-scale Challenging Terrain

📄 arXiv: 2312.03225v1 📥 PDF

作者: Shuo Jiang, Adarsh Salagame, Alireza Ramezani, Lawson Wong

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2023-12-06

💡 一句话要点

提出基于触觉感知的蛇形机器人导航框架，提升复杂地形适应性

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 蛇形机器人 触觉感知 分层强化学习 课程学习 地形适应性 机器人导航 分布式训练

📋 核心要点

  1. 现有蛇形机器人缺乏有效的触觉感知融合方法，难以适应复杂地形。
  2. 提出分层强化学习框架，高层规划全局路径，低层利用课程学习实现局部运动控制。
  3. 实验表明，该方法在复杂洞穴环境中提升了蛇形机器人的运动效率和地形适应性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种蛇形机器人的运动控制框架，该框架集成了触觉感知，以增强其对各种地形的适应性。该方法采用分层强化学习（HRL）架构，其中高层负责全局导航策略，而低层使用课程学习进行局部导航操作。由于全身触觉感知中的碰撞检测计算量巨大，仿真器的效率严重降低。因此，采用了分布式训练模式来缓解效率降低的问题。我们在具有挑战性地形的复杂大型洞穴探索中评估了蛇形机器人的导航性能，展示了运动效率的提高，证明了触觉感知在蛇形机器人地形自适应运动中的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：蛇形机器人在复杂地形下的自主导航是一个挑战。现有的方法往往依赖于视觉或预先设定的运动模式，难以应对未知和崎岖的地形。全身触觉感知虽然能提供更丰富的信息，但计算复杂度高，难以实时应用。因此，如何在计算资源有限的情况下，有效利用触觉信息，提升蛇形机器人的地形适应性是本文要解决的核心问题。

核心思路：本文的核心思路是将导航任务分解为全局规划和局部运动控制两个层次。高层负责全局路径规划，选择大致的运动方向；低层则根据触觉感知信息，精细调整运动姿态，克服局部障碍。通过分层控制，降低了问题的复杂度，使得强化学习能够更有效地学习到合适的策略。

技术框架：该框架采用分层强化学习（HRL）架构。高层策略使用强化学习算法（具体算法未知）学习全局导航策略，输入是全局地图信息（未知），输出是粗略的运动方向。低层策略使用课程学习训练局部运动控制器，输入是触觉传感器数据，输出是具体的关节控制指令。仿真环境采用分布式训练，以缓解碰撞检测带来的计算压力。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将触觉感知与分层强化学习相结合，实现了蛇形机器人在复杂地形下的高效导航。通过分层结构，降低了问题的复杂度，使得强化学习能够更有效地利用触觉信息。课程学习的引入，加速了低层策略的训练，提高了模型的泛化能力。

关键设计：论文中提到低层策略使用课程学习，但没有详细说明课程的具体设计，例如如何安排训练样本的难度，以及如何调整训练目标。此外，高层策略的具体算法和输入输出表示也未详细说明。触觉传感器的具体类型和布局，以及如何将触觉数据转化为有效的状态表示，也是影响性能的关键因素，但论文中没有详细描述。

📊 实验亮点

论文通过在复杂洞穴环境中进行实验，验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，与没有触觉感知的蛇形机器人相比，该方法能够显著提高运动效率和地形适应性。具体的性能数据（例如，导航成功率、平均速度等）和对比基线（例如，传统控制方法）未在摘要中给出，因此无法进行量化比较。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于灾难救援、管道检测、矿井勘探等领域。蛇形机器人凭借其独特的运动方式，能够在狭窄、复杂和危险的环境中执行任务。通过集成触觉感知，可以进一步提高机器人的环境适应性和任务完成能力，使其在实际应用中更具价值。未来，该技术有望应用于医疗、安防等更多领域。

📄 摘要（原文）

Along with the advancement of robot skin technology, there has been notable progress in the development of snake robots featuring body-surface tactile perception. In this study, we proposed a locomotion control framework for snake robots that integrates tactile perception to augment their adaptability to various terrains. Our approach embraces a hierarchical reinforcement learning (HRL) architecture, wherein the high-level orchestrates global navigation strategies while the low-level uses curriculum learning for local navigation maneuvers. Due to the significant computational demands of collision detection in whole-body tactile sensing, the efficiency of the simulator is severely compromised. Thus a distributed training pattern to mitigate the efficiency reduction was adopted. We evaluated the navigation performance of the snake robot in complex large-scale cave exploration with challenging terrains to exhibit improvements in motion efficiency, evidencing the efficacy of tactile perception in terrain-adaptive locomotion of snake robots.