Granular Loco-Manipulation: Repositioning Rocks Through Strategic Sand Avalanche
作者: Haodi Hu, Yue Wu, Feifei Qian, Daniel Seita
分类: cs.RO
发布日期: 2025-05-19
💡 一句话要点
提出DiffusiveGRAIN以解决多腿机器人在沙坡上重定位障碍物的问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 多腿机器人 沙崩操控 环境预测 状态预测 运动规划
📋 核心要点
- 现有方法在多腿机器人重定位障碍物时效率低下，尤其是在复杂沙坡环境中，障碍物间的干扰使得操控变得更加困难。
- 论文提出的DiffusiveGRAIN方法通过诱导局部沙崩来间接操控障碍物，结合环境预测和机器人状态预测，实现了操控与运动的综合规划。
- 实验结果显示，机器人在90次部署实验中成功将障碍物移动到目标位置的比例超过65%，显著提升了在复杂地形上的移动能力。
📝 摘要（中文）
腿式机器人有潜力利用障碍物攀爬陡峭的沙坡，但有效地将这些障碍物重新定位到期望位置面临挑战。本文提出了一种基于学习的方法DiffusiveGRAIN，使多腿机器人能够在运动过程中战略性地诱导局部沙崩，从而间接操控障碍物。通过375次实验，结果表明，紧密间隔的障碍物之间存在显著干扰，需进行联合建模。此外，不同的多腿挖掘动作会导致机器人状态的显著变化，需综合规划操控与运动。部署实验显示，机器人能够根据操控目标自主规划运动，成功将紧密位置的岩石移动到期望位置的成功率超过65%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决多腿机器人在复杂沙坡环境中重定位障碍物的效率问题。现有方法未能有效处理障碍物间的干扰，导致操控效果不佳。
核心思路：DiffusiveGRAIN的核心思路是通过诱导局部沙崩来间接操控障碍物，同时结合环境和机器人状态的预测，以实现更高效的运动规划。
技术框架：该方法的整体架构包括两个主要模块：环境预测器和机器人状态预测器。环境预测器捕捉多障碍物在颗粒流干扰下的运动，而机器人状态预测器则估计多腿动作模式对机器人状态的影响。
关键创新：DiffusiveGRAIN的最大创新在于其结合了环境和机器人状态的双重预测机制，能够有效应对障碍物间的干扰，提升了操控的精确性和效率。
关键设计：在设计中，采用了基于扩散的环境预测模型和多腿动作模式的状态估计，确保机器人能够在复杂环境中自主规划运动。
📊 实验亮点
实验结果显示，机器人在90次部署实验中成功将紧密位置的岩石移动到目标位置的比例超过65%。这一成果显著优于传统方法，展示了DiffusiveGRAIN在复杂地形中的有效性和创新性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括救援机器人、探测机器人以及其他需要在复杂地形中移动的机器人系统。通过有效操控障碍物，机器人能够在各种挑战性环境中实现更高的机动性，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Legged robots have the potential to leverage obstacles to climb steep sand slopes. However, efficiently repositioning these obstacles to desired locations is challenging. Here we present DiffusiveGRAIN, a learning-based method that enables a multi-legged robot to strategically induce localized sand avalanches during locomotion and indirectly manipulate obstacles. We conducted 375 trials, systematically varying obstacle spacing, robot orientation, and leg actions in 75 of them. Results show that the movement of closely-spaced obstacles exhibits significant interference, requiring joint modeling. In addition, different multi-leg excavation actions could cause distinct robot state changes, necessitating integrated planning of manipulation and locomotion. To address these challenges, DiffusiveGRAIN includes a diffusion-based environment predictor to capture multi-obstacle movements under granular flow interferences and a robot state predictor to estimate changes in robot state from multi-leg action patterns. Deployment experiments (90 trials) demonstrate that by integrating the environment and robot state predictors, the robot can autonomously plan its movements based on loco-manipulation goals, successfully shifting closely located rocks to desired locations in over 65% of trials. Our study showcases the potential for a locomoting robot to strategically manipulate obstacles to achieve improved mobility on challenging terrains.