Agile and versatile bipedal robot tracking control through reinforcement learning

📄 arXiv: 2404.08246v1 📥 PDF

作者: Jiayi Li, Linqi Ye, Yi Cheng, Houde Liu, Bin Liang

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2024-04-12

💡 一句话要点

提出一种灵活的双足机器人跟踪控制方法以解决动态平衡问题

🎯 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: 双足机器人 强化学习 动态平衡 轨迹跟踪 控制器设计 运动学求解 灵活步态

📋 核心要点

  1. 现有的双足机器人控制方法在动态平衡和灵活性方面存在不足，难以适应复杂的步态变化。
  2. 本文提出了一种基于强化学习的通用控制器，能够实现广泛步态下的踝关节和身体轨迹跟踪，增强机器人的灵活性。
  3. 实验结果表明，经过训练后，机器人能够在不同目标足迹间自由移动，并保持静态平衡，跟踪精度显著提高。

📝 摘要（中文）

人类在复杂动态运动中的平衡机制表明，生物体的平衡能力与特定运动模式解耦。为此，本文提出了一种适用于双足机器人的通用控制器，利用单一小型神经网络实现广泛步态下的踝关节和身体轨迹跟踪。该控制器基于模型的逆运动学求解器和强化学习，设计了适用于任何单步变化的控制输入形式。通过结合最小控制单元与高层策略，能够实现高度灵活的步态控制。经过三阶段训练后，机器人能够在不同距离和高度的目标足迹间自由移动，并在不重复调整姿态的情况下保持静态平衡。最后，本文在多种双足任务中评估了控制器的跟踪精度，验证了控制框架的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决双足机器人在复杂动态环境中的平衡与灵活性问题。现有方法往往难以适应多样化的步态变化，导致控制效果不佳。

核心思路：论文提出了一种基于强化学习的通用控制器，通过小型神经网络实现踝关节和身体轨迹的跟踪，设计了适用于任意单步变化的控制输入形式，以增强机器人的灵活性和适应性。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：模型的逆运动学求解器、强化学习训练模块和控制输入生成模块。通过这三个模块的协同工作，实现了对双足机器人步态的精确控制。

关键创新：最重要的创新在于将强化学习与模型的逆运动学结合，形成了一种灵活的控制策略，能够在多种步态下保持平衡，显著提升了机器人的动态适应能力。

关键设计：在参数设置上，采用了三阶段训练课程，逐步提高任务难度。损失函数设计考虑了轨迹跟踪精度和动态平衡的综合表现，网络结构则采用了小型神经网络以提高计算效率。

📊 实验亮点

实验结果显示，经过三阶段训练后，机器人在不同目标足迹间的移动能力显著增强，静态平衡能力得到提升，跟踪精度在多种双足任务中达到了较高水平，验证了控制框架的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括服务机器人、救援机器人和运动辅助设备等。通过提高双足机器人的动态平衡能力和灵活性，能够在复杂环境中执行多样化任务，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

The remarkable athletic intelligence displayed by humans in complex dynamic movements such as dancing and gymnastics suggests that the balance mechanism in biological beings is decoupled from specific movement patterns. This decoupling allows for the execution of both learned and unlearned movements under certain constraints while maintaining balance through minor whole-body coordination. To replicate this balance ability and body agility, this paper proposes a versatile controller for bipedal robots. This controller achieves ankle and body trajectory tracking across a wide range of gaits using a single small-scale neural network, which is based on a model-based IK solver and reinforcement learning. We consider a single step as the smallest control unit and design a universally applicable control input form suitable for any single-step variation. Highly flexible gait control can be achieved by combining these minimal control units with high-level policy through our extensible control interface. To enhance the trajectory-tracking capability of our controller, we utilize a three-stage training curriculum. After training, the robot can move freely between target footholds at varying distances and heights. The robot can also maintain static balance without repeated stepping to adjust posture. Finally, we evaluate the tracking accuracy of our controller on various bipedal tasks, and the effectiveness of our control framework is verified in the simulation environment.