Imitating and Finetuning Model Predictive Control for Robust and Symmetric Quadrupedal Locomotion
作者: Donghoon Youm, Hyunyoung Jung, Hyeongjun Kim, Jemin Hwangbo, Hae-Won Park, Sehoon Ha
分类: cs.RO
发布日期: 2023-11-04 (更新: 2026-05-27)
期刊: IEEE Robotics and Automation Letters ( Volume: 8, Issue: 11, November 2023
💡 一句话要点
提出模仿与微调模型预测控制框架以提升四足机器人运动能力
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 四足机器人 模型预测控制 模仿学习 深度强化学习 运动控制 复杂地形 能效优化
📋 核心要点
- 现有的腿部机器人控制方法面临挑战，尤其是在复杂地形下的协调性和稳定性不足。
- 本文提出的IFM框架结合了模型预测控制和模仿学习，通过训练克隆控制器实现可学习性，并利用深度强化学习进行微调。
- 实验结果表明，IFM框架在多种复杂地形上显著提升了控制器性能，步态更对称且能效更高。
📝 摘要（中文）
腿部机器人控制是一项具有挑战性的任务，已有多种方法进行研究，如基于模型的控制和学习算法。本文提出了一种新颖的模仿与微调模型预测控制（IFM）框架，结合了这两种方法的优点。首先，利用微分动态规划和Raibert启发式方法开发传统的模型预测控制器（MPC），作为专家策略。然后，通过模仿学习训练MPC的克隆，使控制器具备可学习性。最后，利用有限探索的深度强化学习对策略进行进一步微调，以应对更具挑战性的地形。通过全面的仿真和硬件实验，证明了IFM框架在粗糙、滑溜和传送带地形上显著提升了MPC控制器的性能，并且能够高效产生更对称、周期性和节能的步态，相较于传统的强化学习方法，奖励设计的负担也更小。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决四足机器人在复杂地形下的运动控制问题，现有方法在应对粗糙和滑溜地形时表现不足，缺乏有效的协调性和稳定性。
核心思路：提出的IFM框架通过结合传统的模型预测控制（MPC）与模仿学习，使控制器不仅具备专家策略的优点，还能通过学习不断优化。
技术框架：IFM框架分为三个主要阶段：首先开发基于微分动态规划和Raibert启发式的MPC作为专家策略；其次，通过模仿学习训练MPC的克隆；最后，利用深度强化学习对策略进行微调，以适应更具挑战性的地形。
关键创新：IFM框架的创新在于将模仿学习与深度强化学习相结合，显著提升了控制器在复杂地形上的表现，并且减少了对奖励设计的依赖。
关键设计：在设计中，采用了微分动态规划作为基础控制策略，并通过模仿学习进行克隆训练，最后结合深度强化学习进行策略微调，确保了控制器在多种地形下的适应性和稳定性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，IFM框架在粗糙、滑溜和传送带地形上，相较于传统的模型预测控制，性能提升显著，步态更加对称且能效更高，且在奖励设计方面的负担更小。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自主四足机器人、救援机器人和探索机器人等，能够在复杂和动态环境中执行任务。通过提升机器人的运动能力和适应性，未来可能在物流、农业和灾后救援等领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Control of legged robots is a challenging problem that has been investigated by different approaches, such as model-based control and learning algorithms. This work proposes a novel Imitating and Finetuning Model Predictive Control (IFM) framework to take the strengths of both approaches. Our framework first develops a conventional model predictive controller (MPC) using Differential Dynamic Programming and Raibert heuristic, which serves as an expert policy. Then we train a clone of the MPC using imitation learning to make the controller learnable. Finally, we leverage deep reinforcement learning with limited exploration for further finetuning the policy on more challenging terrains. By conducting comprehensive simulation and hardware experiments, we demonstrate that the proposed IFM framework can significantly improve the performance of the given MPC controller on rough, slippery, and conveyor terrains that require careful coordination of footsteps. We also showcase that IFM can efficiently produce more symmetric, periodic, and energy-efficient gaits compared to Vanilla RL with a minimal burden of reward shaping.