車輪と脚を併せ持つロボットの機動性を解き放つ：高ダイナミックな反射的障害物回避

Abstract

車輪と脚を組み合わせたロボットは、車輪走行のエネルギー効率と、脚式システムの地形適応性を併せ持つため、複雑で動的な環境における機敏な移動の有望なプラットフォームとなる。しかし、この種のプラットフォームには、ハイブリッドな形態、モード間の結合、非ホロノミック拘束といった要因があるため、速く移動する障害物に対して高い動的性能をもつ反射的回避を実現することは依然として困難である。本研究では、車輪・脚ロボットにおける高ダイナミックな障害物回避のための階層型強化学習フレームワークであるAWARE（Adaptive Wheeled-Legged Avoidance and Reflexive Evasion）を提案する。提案システムは、前方への突進（forward lunge）や側方への回避（lateral dodge）を含む、多様な創発的歩容および回避行動を自然に示し、高度に動的な脅威下で機敏性を高めるためにロボットのハイブリッド形態を活用する。Isaac LabシミュレーションおよびM20プラットフォーム上での現実世界での運用において、多様な動的シナリオで大規模な実験を行った結果、AWAREは堅牢で機敏な障害物回避を達成し、行動として区別可能な回避戦略を明らかにすることを示した。これらの結果は、AWAREの実用的な有効性と、車輪・脚ロボットに内在する反射的な機敏性の双方を強調するものである。