RENet: Fault-Tolerant Motion Control for Quadruped Robots via Redundant Estimator Networks under Visual Collapse
作者: Yueqi Zhang, Quancheng Qian, Taixian Hou, Peng Zhai, Xiaoyi Wei, Kangmai Hu, Jiafu Yi, Lihua Zhang
分类: cs.RO
发布日期: 2025-09-11
备注: Accepted for IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)
期刊: IEEE Robotics and Automation Letters (2025)
💡 一句话要点
RENet：基于冗余估计器网络的四足机器人容错运动控制，解决视觉失效问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 四足机器人 运动控制 视觉失效 冗余估计器 容错控制
📋 核心要点
- 现有基于视觉的四足机器人运动控制在户外环境中面临环境预测不准和深度传感器噪声干扰等问题。
- RENet框架采用双估计器架构，通过在线自适应实现视觉感知不确定性下的模块无缝切换，保证运动性能。
- 实验结果表明，RENet框架在复杂的户外环境中有效，尤其是在视觉感知退化的情况下表现出优势。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为冗余估计器网络（RENet）的框架，旨在解决四足机器人在户外环境中基于视觉的运动控制所面临的挑战。在实际部署中，准确的环境预测和深度传感器噪声的处理仍然很困难，严重限制了此类算法的户外应用。RENet采用双估计器架构，确保在板载视觉失效期间保持稳健的运动性能和部署稳定性。通过在线估计器自适应，该方法能够在处理视觉感知不确定性时，在估计模块之间实现无缝切换。在真实机器人上的实验验证表明，该框架在复杂的户外环境中有效，尤其是在视觉感知退化的情况下表现出优势。该框架展示了其作为一种在具有挑战性的现场条件下实现可靠机器人部署的实用解决方案的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：四足机器人在户外环境中，依赖视觉信息的运动控制容易受到环境光照变化、遮挡、传感器噪声等因素的影响，导致视觉信息质量下降甚至完全失效。现有的方法难以在视觉信息不可靠的情况下保证运动控制的稳定性和鲁棒性，限制了四足机器人在复杂环境中的应用。
核心思路：RENet的核心思路是引入冗余估计器，构建一个双估计器架构。这两个估计器分别基于不同的视觉信息或算法，相互独立地估计机器人的状态。通过在线自适应机制，RENet能够根据当前视觉信息的质量，动态地选择或融合两个估计器的输出，从而在视觉信息质量下降时，切换到更可靠的估计器，保证运动控制的稳定性和鲁棒性。
技术框架：RENet框架主要包含以下几个模块：1) 双估计器模块：包含两个独立的估计器，分别基于不同的视觉信息或算法估计机器人状态。2) 视觉质量评估模块：评估当前视觉信息的质量，例如通过计算图像的清晰度、特征点的数量等指标。3) 在线自适应模块：根据视觉质量评估模块的输出，动态地调整两个估计器的权重或选择其中一个估计器的输出。4) 运动控制模块：根据在线自适应模块的输出，生成机器人的运动控制指令。
关键创新：RENet的关键创新在于其冗余估计器架构和在线自适应机制。与传统的单估计器方法相比，RENet能够更好地应对视觉信息质量下降的情况，提高运动控制的鲁棒性。在线自适应机制能够根据当前视觉信息的质量，动态地调整估计器的权重，从而实现更精确的状态估计。
关键设计：RENet的关键设计包括：1) 两个估计器的选择：可以选择基于不同视觉特征的估计器，例如基于特征点匹配的估计器和基于深度信息的估计器。2) 视觉质量评估指标的选择：可以选择多种视觉质量评估指标，例如图像清晰度、特征点数量、重投影误差等。3) 在线自适应策略的设计：可以采用加权平均、切换等策略，根据视觉质量评估指标动态地调整估计器的权重。
📊 实验亮点
实验结果表明，RENet框架在视觉感知退化的情况下，能够显著提高四足机器人的运动控制性能。具体而言，在模拟视觉失效的场景下，RENet能够保持机器人的稳定运动，而传统的单估计器方法则容易出现运动控制失败。此外，RENet还能够提高机器人在复杂地形下的运动速度和效率。
🎯 应用场景
RENet框架可应用于各种需要在复杂户外环境中进行运动控制的四足机器人，例如搜救机器人、巡检机器人、农业机器人等。该框架能够提高机器人在恶劣环境下的运动控制鲁棒性，扩展其应用范围，并降低对环境感知系统的依赖，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
Vision-based locomotion in outdoor environments presents significant challenges for quadruped robots. Accurate environmental prediction and effective handling of depth sensor noise during real-world deployment remain difficult, severely restricting the outdoor applications of such algorithms. To address these deployment challenges in vision-based motion control, this letter proposes the Redundant Estimator Network (RENet) framework. The framework employs a dual-estimator architecture that ensures robust motion performance while maintaining deployment stability during onboard vision failures. Through an online estimator adaptation, our method enables seamless transitions between estimation modules when handling visual perception uncertainties. Experimental validation on a real-world robot demonstrates the framework's effectiveness in complex outdoor environments, showing particular advantages in scenarios with degraded visual perception. This framework demonstrates its potential as a practical solution for reliable robotic deployment in challenging field conditions. Project website: https://RENet-Loco.github.io/