使用质量-多样性算法生成用于足式机器人的多样且具挑战性的地形

尽管足式机器人在近年来取得了显著进展，但确保其控制器在非结构化地形上的鲁棒性仍然具有挑战性。这需要生成多样且具挑战性的非结构化地形来测试机器人并发现其弱点。该主题在文献中仍鲜有探讨。本文提出了一个质量-多样性框架，用于生成多样且具挑战性的地形，以揭示足式机器人控制器的弱点。我们的方法应用于模拟的双足和四足机器人，生成了一个地形档案，该档案经过优化以不同方式挑战控制器。定量和定性分析表明，生成的档案有效地包含了机器人难以通过的地形，呈现出不同的失败模式。我们观察到了有趣的结果，包括一些并非预期的失败案例。实验表明，生成的地形也可用于改进基于 RL 的控制器。