面向人形机器人快速、鲁棒且可适配的移动操作行为系统

人形机器人可在为人类建造的空间中承担体力繁重、危险和重复性的工作。然而，适用于这些空间的有用机器人必须协调移动、全身运动、感知、接触与操作员监督。本论文提出一种机器人本地、运行时可编辑的行为编排与运行系统。我们的系统力求在 DARPA 机器人挑战赛期间开发的协同设计（Coactive Design）原则下实现最大可观测性、可预测性和可指导性。我们的操作员界面与机器人持续同步，用于运行时编排、监控与修复。我们的行为架构独特地结合了以对象为中心的示能模板（Affordance Templates）、受行为树启发的组织与逻辑，以及通过行为场景和原语场景动作实现的运行时可编辑感知。动作原语构建于支持行走时移动手臂的全身控制器之上，并使用并发动作分层算法以提升速度。本工作中开发的行为库涵盖超过二十种真实机器人任务变体，包括带旋钮、推杠和杠杆把手机构的推拉门、多步探索序列、障碍清除以及反应式台到台操作任务。该行为系统已部署于多款人形机器人，如波士顿动力公司的 DRC Atlas、NASA 的 Valkyrie、IHMC 与 Boardwalk Robotics 的 Nadia、宇树科技的 H1-2，以及 IHMC 的 Alex。我们围绕能力、速度、可靠性以及行为创建、适配、扩展和组合的速度评估我们的系统。我们的实验表明，我们可以在几分钟或几小时内适配、扩展并组合现有行为以创建新颖的移动操作行为。视频：https://www.youtube.com/playlist?list=PLJK5CTyotYqsfgfnXb-09YNFeBose6uEY。