Learning H-Infinity Locomotion Control
作者: Junfeng Long, Wenye Yu, Quanyi Li, Zirui Wang, Dahua Lin, Jiangmiao Pang
分类: cs.RO
发布日期: 2024-04-22 (更新: 2024-06-12)
备注: Project Page: https://junfeng-long.github.io/HINF/
💡 一句话要点
提出基于H-无穷控制的四足机器人稳态运动控制方法
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 四足机器人 鲁棒控制 H-无穷控制 对抗学习 运动策略 动态环境 深度学习
📋 核心要点
- 现有方法未考虑机器人的当前状态，导致难以优化鲁棒性，尤其在复杂环境中表现不足。
- 本文提出通过对抗性互动建模运动策略与状态条件下的可学习干扰，从而生成适当的外部力。
- 实验结果表明，所提方法在四足运动任务及仅用后腿行走的挑战任务中均表现出显著的鲁棒性提升。
📝 摘要（中文）
在陡峭环境中实现稳定的四足机器人运动是一个重要任务，需要抵抗各种外部干扰。现有的神经策略通过学习抵抗固定分布的外部力来增强鲁棒性，但未考虑机器人的当前状态，导致难以识别最有效的方向和幅度。本文提出将鲁棒运动学习过程建模为运动策略与基于机器人状态的可学习干扰之间的对抗性互动，并引入H-无穷约束以稳定联合优化。我们在模拟环境和实际部署中验证了该方法的鲁棒性，尤其是在仅用后腿行走的挑战任务中。训练和部署代码将公开。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决四足机器人在陡峭环境中运动时的鲁棒性问题。现有方法在生成外部力时未考虑机器人的当前状态，导致难以找到最优的运动策略。
核心思路：论文提出将鲁棒运动学习视为运动策略与状态条件下的可学习干扰之间的对抗性互动，从而生成适合的外部力。这种设计旨在提高机器人在复杂环境中的适应能力和稳定性。
技术框架：整体架构包括运动策略生成模块和干扰生成模块。运动策略根据机器人的状态生成运动指令，而干扰模块则根据当前状态生成适当的外部力。通过对抗训练，两个模块共同优化。
关键创新：最重要的创新在于引入H-无穷约束，确保外部力的强度与成本之间的比率保持在一个可控范围内，从而稳定联合优化过程。这一设计与现有方法的本质区别在于考虑了机器人状态的动态变化。
关键设计：在训练过程中，损失函数设计为结合运动策略的鲁棒性和H-无穷约束，确保生成的外部力既有效又不会导致系统不稳定。网络结构采用深度学习模型，以适应复杂的运动策略生成需求。具体参数设置和网络结构将在公开代码中详细说明。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提方法在四足运动任务中相较于基线方法提升了鲁棒性，尤其在仅用后腿行走的挑战任务中，成功率显著提高，验证了H-无穷约束的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括救援机器人、探险机器人以及任何需要在复杂地形中自主移动的四足机器人。通过提高机器人的鲁棒性，能够在不确定和动态变化的环境中执行任务，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Stable locomotion in precipitous environments is an essential task for quadruped robots, requiring the ability to resist various external disturbances. Recent neural policies enhance robustness against disturbances by learning to resist external forces sampled from a fixed distribution in the simulated environment. However, the force generation process doesn't consider the robot's current state, making it difficult to identify the most effective direction and magnitude that can push the robot to the most unstable but recoverable state. Thus, challenging cases in the buffer are insufficient to optimize robustness. In this paper, we propose to model the robust locomotion learning process as an adversarial interaction between the locomotion policy and a learnable disturbance that is conditioned on the robot state to generate appropriate external forces. To make the joint optimization stable, our novel $H_{\infty}$ constraint mandates the bound of the ratio between the cost and the intensity of the external forces. We verify the robustness of our approach in both simulated environments and real-world deployment, on quadrupedal locomotion tasks and a more challenging task where the quadruped performs locomotion merely on hind legs. Training and deployment code will be made public.