Learning Terrain-Specialized Policies for Adaptive Locomotion in Challenging Environments

📄 arXiv: 2509.20635v2 📥 PDF

作者: Matheus P. Angarola, Francisco Affonso, Marcelo Becker

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-09-25 (更新: 2025-11-03)

备注: Accepted to the 22nd International Conference on Advanced Robotics (ICAR 2025). 7 pages

💡 一句话要点

提出地形 специализирани политики的分层强化学习框架，提升复杂环境下的机器人运动能力

🎯 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: 强化学习 腿式机器人 地形适应 分层控制 课程学习

📋 核心要点

  1. 腿式机器人需要在各种非结构化地形上表现出鲁棒和敏捷的运动能力，尤其是在缺乏地形信息的盲运动场景下，这是一个巨大的挑战。
  2. 论文提出一种分层强化学习框架，利用 специализирани политики和课程学习，提升机器人在复杂环境中的运动敏捷性和跟踪性能。
  3. 实验结果表明，该方法在成功率上优于通用策略，尤其在低摩擦和不连续地形上，表现出更好的适应性和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种分层强化学习框架，该框架利用地形 специализирани политики和课程学习来增强腿式机器人在复杂环境中的敏捷性和跟踪性能。特别是在盲运动设置下，当无法获得地形信息时，这是一个更严峻的挑战。我们在仿真中验证了该方法，结果表明，在成功率方面，我们的方法优于通用策略高达16%，并且随着速度目标增加，跟踪误差更低，尤其是在低摩擦和不连续地形上，证明了在混合地形场景中具有卓越的适应性和鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：现有腿式机器人在复杂地形下的运动控制面临挑战，尤其是在盲运动情况下，缺乏地形信息使得机器人难以适应不同的地形特征，导致运动性能下降甚至失败。通用策略难以兼顾所有地形，导致在特定地形上的表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是利用分层强化学习，训练针对不同地形的 специализирани политики。通过 специализирани политики，机器人可以更好地适应特定地形的特征，从而提高运动性能和鲁棒性。课程学习用于逐步增加训练难度，帮助机器人更好地学习和泛化。

技术框架：该框架采用分层结构，可能包含以下模块：1) 地形识别模块（如果不是盲运动）；2) специализирани политики模块，针对不同地形训练不同的运动策略；3) 策略选择模块，根据地形信息选择合适的策略；4) 低层控制模块，执行选定的策略，控制机器人的运动。课程学习被用于逐步增加训练难度，例如从简单地形到复杂地形，从低速运动到高速运动。

关键创新：关键创新在于将 специализирани политики与分层强化学习相结合，使得机器人能够根据地形特征自适应地选择合适的运动策略。这种方法能够有效地提高机器人在复杂地形下的运动性能和鲁棒性，优于传统的通用策略。

关键设计：具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中可能有所描述。例如，损失函数可能包含跟踪误差、能量消耗等项。网络结构可能采用循环神经网络（RNN）或Transformer等模型，以处理时间序列数据。课程学习的具体策略也需要精心设计，例如逐步增加地形的复杂度和速度目标。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在仿真环境中优于通用策略，成功率提升高达16%。尤其在低摩擦和不连续地形上，该方法表现出更低的跟踪误差，证明了其在混合地形场景中的卓越适应性和鲁棒性。随着速度目标的增加，该方法的优势更加明显。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于搜救机器人、巡检机器人、物流机器人等领域，使其能够在复杂地形环境下执行任务。例如，在地震灾区，搜救机器人可以利用该技术在废墟中进行搜索和救援。在野外巡检中，巡检机器人可以利用该技术在崎岖地形上进行巡逻和检测。在物流领域，物流机器人可以利用该技术在复杂的仓库环境中进行货物搬运。

📄 摘要（原文）

Legged robots must exhibit robust and agile locomotion across diverse, unstructured terrains, a challenge exacerbated under blind locomotion settings where terrain information is unavailable. This work introduces a hierarchical reinforcement learning framework that leverages terrain-specialized policies and curriculum learning to enhance agility and tracking performance in complex environments. We validated our method on simulation, where our approach outperforms a generalist policy by up to 16% in success rate and achieves lower tracking errors as the velocity target increases, particularly on low-friction and discontinuous terrains, demonstrating superior adaptability and robustness across mixed-terrain scenarios.