Multi-Loco: Unifying Multi-Embodiment Legged Locomotion via Reinforcement Learning Augmented Diffusion

📄 arXiv: 2506.11470v1 📥 PDF

作者: Shunpeng Yang, Zhen Fu, Zhefeng Cao, Guo Junde, Patrick Wensing, Wei Zhang, Hua Chen

分类: cs.RO

发布日期: 2025-06-13

备注: 19 pages

💡 一句话要点

提出Multi-Loco以解决多种形态机器人运动策略泛化问题

🎯 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) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 多形态机器人 运动策略泛化 生成扩散模型 强化学习 残差策略 鲁棒性 四足机器人 跨形态数据

📋 核心要点

  1. 现有方法在多种形态的机器人中泛化运动策略面临挑战，主要由于观察和动作维度的差异。
  2. 本文提出Multi-Loco框架，结合生成扩散模型与残差策略，通过强化学习优化，实现形态无关的运动策略学习。
  3. 实验结果显示，本文方法在多种四足机器人上表现优异，相较于标准PPO框架，平均回报提升10.35%。

📝 摘要（中文）

在多种形态的四足机器人中，运动策略的泛化是一个关键挑战，主要由于观察/动作维度和系统动态的差异。本文提出了Multi-Loco，一个结合形态无关生成扩散模型与轻量级残差策略的统一框架，通过强化学习进行优化。生成模型从多样的跨形态数据集中捕捉运动模式，提高了泛化能力和鲁棒性。残差策略在所有形态中共享，进一步优化扩散模型生成的动作，增强了任务感知性能和实际部署的鲁棒性。实验结果表明，与标准的PPO强化学习框架相比，本文方法在模拟和真实世界实验中实现了10.35%的平均回报提升，轮式双足运动任务的提升幅度达到13.57%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多种形态机器人运动策略的泛化问题。现有方法在不同形态机器人之间缺乏有效的策略共享，导致运动策略难以迁移和适应。

核心思路：Multi-Loco框架通过结合形态无关的生成扩散模型与轻量级的残差策略，旨在捕捉和优化多样化的运动模式，从而提高策略的泛化能力和鲁棒性。

技术框架：该框架主要包括两个模块：生成扩散模型用于学习形态无关的运动模式，残差策略用于优化生成的动作。生成模型从跨形态数据集中提取运动特征，残差策略则在此基础上进行细化。

关键创新：本文的主要创新在于将生成扩散模型与残差策略相结合，替代传统的高斯策略，显著提升了运动策略的泛化能力和实际应用的鲁棒性。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以平衡生成模型与残差策略的优化目标，同时在网络结构上进行了轻量化设计，以适应不同形态机器人的需求。

📊 实验亮点

实验结果表明，Multi-Loco方法在四足机器人上实现了10.35%的平均回报提升，轮式双足运动任务的提升幅度达到13.57%。这些结果显示了跨形态数据和复合生成架构在学习鲁棒、通用运动技能方面的显著优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括多种形态的机器人控制、自动化物流、救援机器人等。通过实现运动策略的泛化，Multi-Loco能够在不同环境和任务中灵活适应，提升机器人在复杂场景下的操作能力，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Generalizing locomotion policies across diverse legged robots with varying morphologies is a key challenge due to differences in observation/action dimensions and system dynamics. In this work, we propose Multi-Loco, a novel unified framework combining a morphology-agnostic generative diffusion model with a lightweight residual policy optimized via reinforcement learning (RL). The diffusion model captures morphology-invariant locomotion patterns from diverse cross-embodiment datasets, improving generalization and robustness. The residual policy is shared across all embodiments and refines the actions generated by the diffusion model, enhancing task-aware performance and robustness for real-world deployment. We evaluated our method with a rich library of four legged robots in both simulation and real-world experiments. Compared to a standard RL framework with PPO, our approach -- replacing the Gaussian policy with a diffusion model and residual term -- achieves a 10.35% average return improvement, with gains up to 13.57% in wheeled-biped locomotion tasks. These results highlight the benefits of cross-embodiment data and composite generative architectures in learning robust, generalized locomotion skills.