McARL:Morphology-Control-Aware Reinforcement Learning for Generalizable Quadrupedal Locomotion

📄 arXiv: 2505.18418v1 📥 PDF

作者: Prakhar Mishra, Amir Hossain Raj, Xuesu Xiao, Dinesh Manocha

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-23

💡 一句话要点

提出McARL以解决四足机器人运动的迁移学习问题

🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 强化学习 四足机器人 迁移学习 形态感知 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在四足机器人运动中面临超参数调优和迁移损失的挑战，限制了其在不同形态间的通用性。
  2. McARL通过引入随机形态向量，构建形态条件策略，使得策略能够适应不同的机器人形态，提升迁移能力。
  3. 实验结果显示，McARL在不同形态的机器人上实现了显著的迁移性能提升，特别是在Go2、Mini Cheetah和A1上表现优异。

📝 摘要（中文）

我们提出了一种新的方法——形态控制感知强化学习（McARL），旨在克服超参数调优和迁移损失的挑战，从而实现跨机器人形态的通用运动。通过在演员和评论者网络中引入随机形态向量，McARL使得策略能够学习适用于相似特征机器人的参数。实验表明，使用McARL在Unitree Go1机器人上训练的单一策略可以无须重新训练或微调地迁移到不同的形态（如Unitree Go2机器人），并实现高达3.5 m/s的零-shot迁移速度。此外，该策略在训练的Go1机器人上达到6.0 m/s，并能够推广到其他形态如A1和Mini Cheetah。我们还分析了形态距离对迁移性能的影响，并强调了McARL相较于先前方法的优势。McARL在Go2、Mini Cheetah和A1上的迁移性能比PPO变体提高了44-150%。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决四足机器人运动中的超参数调优和迁移损失问题。现有方法在不同形态的机器人间迁移学习时，往往面临性能下降和适应性不足的挑战。

核心思路：McARL的核心思路是通过引入随机形态向量来构建形态条件策略，使得学习到的策略能够适应具有相似特征的不同机器人形态，从而实现更好的迁移学习效果。

技术框架：McARL的整体架构包括演员网络和评论者网络，二者均结合了随机形态向量。训练过程中，策略在多种形态下进行优化，以增强其通用性和适应性。

关键创新：McARL的主要创新在于形态条件策略的设计，使得单一策略能够在不同形态的机器人上实现高效迁移。这一方法显著提高了迁移学习的性能，超越了传统的PPO变体。

关键设计：在网络结构上，McARL采用了深度强化学习框架，结合了形态向量的随机采样。此外，损失函数的设计也考虑了形态间的距离，以优化迁移性能。

📊 实验亮点

实验结果显示，McARL在Unitree Go1机器人上训练的单一策略能够在Unitree Go2机器人上实现高达3.5 m/s的零-shot迁移速度，且在Go1机器人上达到6.0 m/s的速度。与PPO变体相比，McARL在Go2、Mini Cheetah和A1上的迁移性能提升了44-150%。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自主机器人、仿生机器人和多形态机器人系统等。通过提升机器人在不同形态间的运动能力，McARL可以推动机器人在复杂环境中的适应性和灵活性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

We present Morphology-Control-Aware Reinforcement Learning (McARL), a new approach to overcome challenges of hyperparameter tuning and transfer loss, enabling generalizable locomotion across robot morphologies. We use a morphology-conditioned policy by incorporating a randomized morphology vector, sampled from a defined morphology range, into both the actor and critic networks. This allows the policy to learn parameters that generalize to robots with similar characteristics. We demonstrate that a single policy trained on a Unitree Go1 robot using McARL can be transferred to a different morphology (e.g., Unitree Go2 robot) and can achieve zero-shot transfer velocity of up to 3.5 m/s without retraining or fine-tuning. Moreover, it achieves 6.0 m/s on the training Go1 robot and generalizes to other morphologies like A1 and Mini Cheetah. We also analyze the impact of morphology distance on transfer performance and highlight McARL's advantages over prior approaches. McARL achieves 44-150% higher transfer performance on Go2, Mini Cheetah, and A1 compared to PPO variants.