Acrobotics: A Generalist Approach to Quadrupedal Robots' Parkour

📄 arXiv: 2509.02727v2 📥 PDF

作者: Guillaume Gagné-Labelle, Vassil Atanassov, Ioannis Havoutis

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-02 (更新: 2025-09-14)

备注: Supplementary material can be found here: https://drive.google.com/drive/folders/18h25azbCFfPF4fhSsRfxKrnZo3dPKs_j?usp=sharing

期刊: LNCS, volume 16045, 2025, p.124-138

💡 一句话要点

Acrobotics：四足机器人跑酷的通用强化学习方法

🎯 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 强化学习 通用策略 动态运动 跑酷

📋 核心要点

  1. 传统四足机器人控制方法难以应对复杂地形和动态运动，易受滑倒和绊倒影响，建模成本高昂。
  2. 论文提出一种通用强化学习算法，通过试错学习动态运动策略，无需显式建模环境交互。
  3. 实验表明，该方法仅用少量智能体训练即可媲美专家策略，并揭示了通用运动策略的关键要素。

📝 摘要（中文）

四足机器人相比轮式机器人，在攀爬、蹲伏、跨越障碍和上下楼梯等方面具有优势，更适合在崎岖和非结构化地形中导航。然而，执行这些动作需要精确的时间协调和复杂的人机交互。此外，足式运动天生更容易打滑和绊倒，因此对这些情况进行建模以设计鲁棒控制器的传统方法很快变得不切实际。相比之下，强化学习通过试错实现最优控制，提供了一个引人注目的解决方案。我们提出了一种用于动态运动场景中四足机器人的通用强化学习算法。所学习的策略可以与使用专家混合方法训练的最先进的专家策略相媲美，同时在训练期间仅使用 25% 的智能体数量。我们的实验还强调了通用运动策略的关键组成部分以及促成其成功的主要因素。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决四足机器人在复杂动态环境中运动控制的问题，例如跑酷动作。现有方法通常依赖于人工设计的控制器或专家策略，这些方法泛化能力差，难以适应新的环境和任务，并且需要大量的专家知识和手动调整。此外，足式运动固有的不稳定性（如滑倒、绊倒）使得精确建模变得困难，导致控制器的鲁棒性不足。

核心思路：论文的核心思路是利用强化学习，通过试错的方式让四足机器人自主学习最优的运动策略。这种方法避免了对环境和机器人动力学的显式建模，而是通过与环境的交互来学习，从而提高了策略的泛化能力和鲁棒性。通用性体现在使用单一策略来处理多种不同的运动任务，而不是为每个任务训练一个特定的策略。

技术框架：该方法采用了一种基于强化学习的训练框架。具体流程包括：1)构建一个包含各种动态运动场景的模拟环境；2)设计一个奖励函数，鼓励机器人完成特定的运动任务，例如前进、转弯、跳跃等；3)使用强化学习算法（具体算法未知，论文中未明确说明）训练一个通用的运动策略；4)将训练好的策略部署到真实的四足机器人上进行测试。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种通用的强化学习方法，能够让四足机器人在各种动态运动场景中表现出色。与以往的专家策略或混合专家策略相比，该方法只需要更少的训练样本（25%的智能体数量），并且能够学习到更具泛化能力的运动策略。这种通用性使得机器人能够适应新的环境和任务，而无需重新训练。

关键设计：论文中未详细说明关键参数设置、损失函数和网络结构等技术细节。但是，可以推测，奖励函数的设计至关重要，需要仔细平衡各种运动目标，例如速度、稳定性、能量消耗等。此外，强化学习算法的选择和超参数的调整也会对最终的性能产生影响。网络结构的设计也可能采用了某种形式的循环神经网络（RNN）或Transformer，以便处理时间序列数据。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法训练的通用策略能够与最先进的专家策略相媲美，同时仅使用25%的训练智能体数量。这表明该方法具有更高的训练效率和更好的泛化能力。具体的性能指标和对比基线未知，需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于搜救、勘探、物流等领域。四足机器人能够在复杂地形中灵活移动，执行人类难以完成的任务。例如，在灾难现场搜寻幸存者，在危险环境中进行勘探，或是在仓库中进行货物搬运。未来，随着技术的不断发展，四足机器人将在更多领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Climbing, crouching, bridging gaps, and walking up stairs are just a few of the advantages that quadruped robots have over wheeled robots, making them more suitable for navigating rough and unstructured terrain. However, executing such manoeuvres requires precise temporal coordination and complex agent-environment interactions. Moreover, legged locomotion is inherently more prone to slippage and tripping, and the classical approach of modeling such cases to design a robust controller thus quickly becomes impractical. In contrast, reinforcement learning offers a compelling solution by enabling optimal control through trial and error. We present a generalist reinforcement learning algorithm for quadrupedal agents in dynamic motion scenarios. The learned policy rivals state-of-the-art specialist policies trained using a mixture of experts approach, while using only 25% as many agents during training. Our experiments also highlight the key components of the generalist locomotion policy and the primary factors contributing to its success.