심층 전신 파쿠르

Deep Whole-body Parkour

현재 휴머노이드 제어 방식은 크게 두 가지 패러다임으로 나뉩니다. 하나는 지형에 대한 적응성이 뛰어나지만 페달 보행에만 제한되는 인지적 보행(perceptive locomotion)이고, 다른 하나는 복잡한 동작을 재현할 수 있지만 환경 능력을 고려하지 않는 일반적인 동작 추적(general motion tracking)입니다. 본 연구에서는 이 두 패러다임을 통합하여 인지적 일반 동작 제어를 달성합니다. 우리는 외부 감각 정보를 전신 동작 추적에 통합하는 프레임워크를 제시하여, 휴머노이드 로봇이 불규칙한 지형에서 매우 역동적이고 비보행적인 작업을 수행할 수 있도록 합니다. 다양한 지형 특징에서 여러 가지 뚜렷한 동작을 수행하도록 단일 정책을 훈련함으로써, 인지 기능을 제어 루프에 통합하는 상당한 이점을 입증합니다. 우리의 결과는 이 프레임워크가 비정형 지형에서 턴 동작과 다이빙 롤링과 같은 강력하고 매우 역동적인 다중 접촉 동작을 가능하게 하며, 로봇의 이동성을 단순한 걷기나 달리기 이상으로 크게 확장한다는 것을 보여줍니다.

Current approaches to humanoid control generally fall into two paradigms: perceptive locomotion, which handles terrain well but is limited to pedal gaits, and general motion tracking, which reproduces complex skills but ignores environmental capabilities. This work unites these paradigms to achieve perceptive general motion control. We present a framework where exteroceptive sensing is integrated into whole-body motion tracking, permitting a humanoid to perform highly dynamic, non-locomotion tasks on uneven terrain. By training a single policy to perform multiple distinct motions across varied terrestrial features, we demonstrate the non-trivial benefit of integrating perception into the control loop. Our results show that this framework enables robust, highly dynamic multi-contact motions, such as vaulting and dive-rolling, on unstructured terrain, significantly expanding the robot's traversability beyond simple walking or running. https://project-instinct.github.io/deep-whole-body-parkour