Adaptive Control Strategy for Quadruped Robots in Actuator Degradation Scenarios
作者: Xinyuan Wu, Wentao Dong, Hang Lai, Yong Yu, Ying Wen
分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2023-12-29
备注: 13 pages, 14 figures, in proceeding of DAI'23
💡 一句话要点
提出ADAPT框架，解决四足机器人执行器退化场景下的自适应控制问题
🎯 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 执行器退化 自适应控制 强化学习 Teacher-Student框架
📋 核心要点
- 传统四足机器人容错设计依赖领域专家知识，通用性不足，学习方法部署到真实机器人存在挑战。
- ADAPT框架基于强化学习，采用teacher-student模式，生成统一控制策略应对执行器故障。
- 在Unitree A1平台上的实验验证了ADAPT框架在真实机器人上的有效性和鲁棒性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为执行器退化自适应Transformer（ADAPT）的teacher-student框架，该框架基于强化学习，旨在解决四足机器人执行器退化场景下的自适应控制问题。执行器退化是由于设备老化或意外操作事件等因素引起的常见故障。传统方法依赖于复杂的容错设计，需要深厚的领域专业知识且缺乏通用性。虽然基于学习的方法可以有效缓解这些限制，但在实际四足机器人上部署此类方法仍存在研究空白。ADAPT框架生成统一的控制策略，使机器人能够在突发的关节执行器故障下维持运动并执行任务，且仅依赖其内部传感器。在Unitree A1平台上的实验验证了ADAPT在真实四足机器人上的可部署性和有效性，并证实了该方法的鲁棒性和实用性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决四足机器人在执行器退化（如电机性能下降）情况下，如何维持稳定运动和执行任务的问题。现有方法，如传统的容错控制，通常需要精确的系统模型和复杂的控制策略设计，对领域知识要求高，且难以泛化到不同的机器人和故障类型。基于学习的方法虽然有潜力，但直接部署到真实机器人上会面临训练数据不足、泛化能力差等问题。
核心思路：论文的核心思路是利用强化学习训练一个鲁棒的控制策略，该策略能够适应不同程度的执行器退化。通过teacher-student框架，teacher网络提供高质量的训练数据，student网络学习teacher网络的行为，从而提高泛化能力和鲁棒性。这种方法避免了直接在真实机器人上进行大量探索，降低了风险。
技术框架：ADAPT框架包含两个主要部分：teacher网络和student网络。Teacher网络在一个模拟环境中训练，该环境可以模拟各种执行器退化情况。Teacher网络使用强化学习算法（具体算法未知）学习最优控制策略。Student网络在真实机器人上部署，它通过模仿学习（imitation learning）学习teacher网络的行为。Transformer结构被用于学习teacher策略的表示，并将其迁移到student策略。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个基于Transformer的teacher-student框架，用于解决四足机器人在执行器退化情况下的自适应控制问题。与传统的容错控制方法相比，该方法不需要精确的系统模型，具有更强的泛化能力。与直接在真实机器人上进行强化学习相比，该方法降低了训练成本和风险。
关键设计：论文中Transformer的具体结构未知，但可以推测其输入包括机器人的状态信息（如关节角度、角速度等）和执行器退化程度。损失函数可能包括模仿学习损失（student网络模仿teacher网络行为）和正则化项（防止过拟合）。具体参数设置未知，但需要根据实际情况进行调整，以平衡训练速度和性能。
📊 实验亮点
在Unitree A1四足机器人上的实验结果表明，ADAPT框架能够有效地应对执行器退化情况，维持机器人的稳定运动和执行任务能力。具体性能数据未知，但论文强调了该方法在真实机器人上的可部署性和有效性，以及其鲁棒性和实用性。与没有采用ADAPT的基线方法相比，ADAPT框架在执行器退化情况下表现出更强的适应性和稳定性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要在恶劣或不可预测环境中运行的四足机器人，例如搜救、勘探、巡检等。通过提高机器人在执行器故障情况下的鲁棒性和可靠性，可以扩展其应用范围，降低维护成本，并提高任务完成的成功率。未来，该方法可以进一步扩展到其他类型的机器人和故障类型。
📄 摘要（原文）
Quadruped robots have strong adaptability to extreme environments but may also experience faults. Once these faults occur, robots must be repaired before returning to the task, reducing their practical feasibility. One prevalent concern among these faults is actuator degradation, stemming from factors like device aging or unexpected operational events. Traditionally, addressing this problem has relied heavily on intricate fault-tolerant design, which demands deep domain expertise from developers and lacks generalizability. Learning-based approaches offer effective ways to mitigate these limitations, but a research gap exists in effectively deploying such methods on real-world quadruped robots. This paper introduces a pioneering teacher-student framework rooted in reinforcement learning, named Actuator Degradation Adaptation Transformer (ADAPT), aimed at addressing this research gap. This framework produces a unified control strategy, enabling the robot to sustain its locomotion and perform tasks despite sudden joint actuator faults, relying exclusively on its internal sensors. Empirical evaluations on the Unitree A1 platform validate the deployability and effectiveness of Adapt on real-world quadruped robots, and affirm the robustness and practicality of our approach.