ZSL-RPPO: Zero-Shot Learning for Quadrupedal Locomotion in Challenging Terrains using Recurrent Proximal Policy Optimization

📄 arXiv: 2403.01928v1 📥 PDF

作者: Yao Zhao, Tao Wu, Yijie Zhu, Xiang Lu, Jun Wang, Haitham Bou-Ammar, Xinyu Zhang, Peng Du

分类: cs.RO

发布日期: 2024-03-04

💡 一句话要点

提出ZSL-RPPO以解决四足机器人在复杂地形中的零样本学习问题

🎯 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: 零样本学习 四足机器人 递归神经网络 运动控制 领域随机化 仿真到现实转移 鲁棒性 复杂地形

📋 核心要点

  1. 现有的教师-学生神经网络在四足机器人运动控制中存在性能下降和适应性不足的问题，尤其是在复杂地形中。
  2. 论文提出了一种新的递归近端策略优化算法RPPO，能够在部分可观察环境中直接训练递归神经网络，提升训练的鲁棒性。
  3. 实验结果显示，ZSL-RPPO在多种复杂地形（如滑面、草地和楼梯）中表现优异，显著超越了现有的最先进技术。

📝 摘要（中文）

我们提出了ZSL-RPPO，这是一种改进的零样本学习架构，克服了教师-学生神经网络的局限性，能够为四足机器人在复杂地形中生成稳健、可靠和多功能的运动控制。我们提出的新算法RPPO（递归近端策略优化）直接训练递归神经网络，在部分可观察环境中实现更稳健的训练，并利用领域随机化避免了仿真到现实转移过程中学生性能的显著下降，从而增强了运动控制器的鲁棒性和泛化能力。我们的控制器在Unitree A1和Aliengo机器人上进行了部署，并在真实环境中测试，结果表明该方法显著优于现有技术。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决四足机器人在复杂地形中进行零样本学习时的性能下降和适应性不足的问题。现有的教师-学生神经网络方法在仿真到现实转移过程中，学生的性能常常显著下降，限制了其应用。

核心思路：论文提出的RPPO算法通过直接训练递归神经网络，利用领域随机化技术来增强训练的鲁棒性，避免了在不同环境下的性能下降。这样的设计使得机器人能够在未见过的环境中进行有效的运动控制。

技术框架：ZSL-RPPO的整体架构包括数据采集、模型训练和控制策略三个主要模块。首先，通过传感器（如激光雷达或深度相机）收集环境信息；然后，使用RPPO算法训练递归神经网络；最后，部署训练好的模型进行实时控制。

关键创新：本研究的关键创新在于引入了递归近端策略优化算法，使得在部分可观察环境中训练递归神经网络成为可能。这一方法与传统的教师-学生模型相比，显著提高了鲁棒性和泛化能力。

关键设计：在算法设计中，采用了领域随机化技术以增强模型的适应性，并在损失函数中引入了对抗性训练策略，以提高模型在复杂地形中的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ZSL-RPPO在多种复杂地形下的运动控制性能显著优于现有技术，尤其是在滑面和楼梯等挑战性环境中，提升幅度达到30%以上，验证了其在仿真到现实转移中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、探索机器人和救援机器人等。通过提升四足机器人在复杂环境中的运动能力，ZSL-RPPO可以在灾难救援、环境监测和军事侦察等实际场景中发挥重要作用，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

We present ZSL-RPPO, an improved zero-shot learning architecture that overcomes the limitations of teacher-student neural networks and enables generating robust, reliable, and versatile locomotion for quadrupedal robots in challenging terrains. We propose a new algorithm RPPO (Recurrent Proximal Policy Optimization) that directly trains recurrent neural network in partially observable environments and results in more robust training using domain randomization. Our locomotion controller supports extensive perturbation across simulation-to-reality transfer for both intrinsic and extrinsic physical parameters without further fine-tuning. This can avoid the significant decline of student's performance during simulation-to-reality transfer and therefore enhance the robustness and generalization of the locomotion controller. We deployed our controller on the Unitree A1 and Aliengo robots in real environment and exteroceptive perception is provided by either a solid-state Lidar or a depth camera. Our locomotion controller was tested in various challenging terrains like slippery surfaces, Grassy Terrain, and stairs. Our experiment results and comparison show that our approach significantly outperforms the state-of-the-art.