MULE: Multi-terrain and Unknown Load Adaptation for Effective Quadrupedal Locomotion

📄 arXiv: 2505.00488v1 📥 PDF

作者: Vamshi Kumar Kurva, Shishir Kolathaya

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-05-01

备注: Preprint under review

💡 一句话要点

提出自适应强化学习框架以解决四足机器人在多地形和未知负载下的适应性问题

🎯 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 自适应控制 强化学习 模型预测控制 负载适应 多地形运动 稳定性 命令跟踪

📋 核心要点

  1. 现有基于MPC的方法在负载变化时依赖预定义的步态计划，缺乏在复杂环境中的灵活性。
  2. 提出的自适应强化学习框架通过名义策略和自适应策略的结合，实现了对负载和地形的动态适应。
  3. 实验结果显示，该控制器在多种地形和负载条件下均优于传统控制器，提升了稳定性和命令跟踪能力。

📝 摘要（中文）

四足机器人在多样地形中执行负载运输任务的需求日益增加。尽管基于模型预测控制（MPC）的方法能够考虑负载变化，但通常依赖于预定义的步态计划或轨迹生成器，限制了其在非结构化环境中的适应性。为了解决这些局限性，本文提出了一种自适应强化学习框架，使四足机器人能够动态适应不同的负载和地形。该框架由一个负责基线运动的名义策略和一个学习纠正动作以保持稳定性和改善命令跟踪的自适应策略组成。通过在Isaac Gym中的大规模仿真实验和在Unitree Go1四足机器人上的实际部署验证了该方法。实验结果表明，该自适应控制器在跟踪身体高度和速度命令方面表现优于传统控制器，展示了增强的鲁棒性和适应性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决四足机器人在多样地形和负载变化下的适应性问题。现有的MPC方法通常依赖于固定的步态计划，无法灵活应对复杂环境中的变化。

核心思路：提出了一种自适应强化学习框架，结合名义策略和自适应策略，使机器人能够在不同负载和地形条件下动态调整其运动策略，从而提高适应性和稳定性。

技术框架：该框架包括两个主要模块：名义策略负责基本的运动控制，而自适应策略则通过学习来调整运动以应对负载变化。整体流程为：环境感知→策略选择→运动执行→反馈学习。

关键创新：最重要的创新在于引入自适应策略，使机器人能够在没有明确步态设计或手动调优的情况下，自动学习并优化其运动控制策略。

关键设计：在设计中，采用了强化学习算法来训练自适应策略，损失函数考虑了稳定性和命令跟踪的准确性，网络结构则基于深度学习模型以处理复杂的输入特征。

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的自适应控制器在跟踪身体高度和速度命令方面优于传统控制器，尤其在动态负载和多地形条件下，表现出更高的鲁棒性和适应性。具体而言，控制器在不同测试场景中均实现了显著的性能提升，验证了其有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括物流运输、救援任务和探索等场景，尤其是在复杂和未知的环境中。通过提高四足机器人的适应性和稳定性，能够显著提升其在实际任务中的效率和可靠性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Quadrupedal robots are increasingly deployed for load-carrying tasks across diverse terrains. While Model Predictive Control (MPC)-based methods can account for payload variations, they often depend on predefined gait schedules or trajectory generators, limiting their adaptability in unstructured environments. To address these limitations, we propose an Adaptive Reinforcement Learning (RL) framework that enables quadrupedal robots to dynamically adapt to both varying payloads and diverse terrains. The framework consists of a nominal policy responsible for baseline locomotion and an adaptive policy that learns corrective actions to preserve stability and improve command tracking under payload variations. We validate the proposed approach through large-scale simulation experiments in Isaac Gym and real-world hardware deployment on a Unitree Go1 quadruped. The controller was tested on flat ground, slopes, and stairs under both static and dynamic payload changes. Across all settings, our adaptive controller consistently outperformed the controller in tracking body height and velocity commands, demonstrating enhanced robustness and adaptability without requiring explicit gait design or manual tuning.