TERRA: ricostruzione, retargeting e controllo della locomozione muscoloscheletrica adattati al terreno

Abstract degli autori

I recenti progressi nella modellazione muscoloscheletrica e nell’apprendimento per rinforzo hanno permesso ad agenti azionati da muscoli di riprodurre movimenti umani sempre più complessi. Queste capacità restano però in gran parte limitate ai terreni pianeggianti, anche perché i dataset di movimento raramente includono una geometria del terreno allineata e perché adattare le interazioni con il terreno a corpi muscoloscheletrici complessi è difficile. Presentiamo TERRA, una pipeline end-to-end per il retargeting e il controllo della locomozione muscoloscheletrica che tiene conto del terreno. Partendo dalle sole traiettorie cinematiche, TERRA combina informazioni a priori sul terreno, contatti stimati ed evidenze negative relative allo spazio libero per ricostruire la geometria delle superfici di appoggio rilevante per il compito. Nel retargeting, TERRA tiene inoltre conto dei vincoli anatomici, di continuità dei tendini e di contatto. Utilizzando le coppie movimento-terreno così ottenute da cinque dataset, addestriamo con successo un’unica politica di controllo per un agente azionato da muscoli su 9,4 ore di locomozione diversificata. Nei benchmark di ricostruzione, retargeting e tracciamento su dati esclusi dall’addestramento, TERRA migliora l’accuratezza della ricostruzione del terreno, riduce nettamente le violazioni dei vincoli anatomici e di interazione e raggiunge il più alto tasso di completamento osservato nelle famiglie di terreni supportate. Nel complesso, TERRA offre un percorso pratico dai dati di movimento privi di informazioni sulla scena alla locomozione azionata da muscoli su diversi terreni non pianeggianti. Sito web del progetto: https://cnai.epfl.ch/terra/