Learning Multi-Skill Legged Locomotion Using Conditional Adversarial Motion Priors

📄 arXiv: 2509.21810v1 📥 PDF

作者: Ning Huang, Zhentao Xie, Qinchuan Li

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-26

💡 一句话要点

提出基于条件对抗运动先验的多技能四足机器人运动学习框架

🎯 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) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 四足机器人 运动学习 多技能学习 条件对抗网络 强化学习

📋 核心要点

  1. 现有方法难以通过单一策略学习多种运动技能，且缺乏平滑的技能过渡。
  2. 提出基于条件对抗运动先验（CAMP）的多技能学习框架，实现四足机器人从专家数据中学习多种运动技能。
  3. 通过技能判别器和技能条件奖励设计，实现精确的技能重建，支持技能的主动控制和重用。

📝 摘要（中文）

为了使四足机器人能够在复杂环境中灵活导航，并模仿生物运动，本文提出了一种基于条件对抗运动先验（CAMP）的多技能学习框架。该框架旨在使四足机器人能够从专家演示中高效地学习各种运动技能。通过新颖的技能判别器和技能条件奖励设计，实现了精确的技能重建。该框架支持对多种技能的主动控制和重用，为在复杂环境中学习通用策略提供了一种实用的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在四足机器人运动技能学习中，难以通过单一策略学习多种运动技能，并且在不同技能之间切换时缺乏平滑的过渡。这限制了机器人在复杂环境中执行多样化任务的能力。

核心思路：本文的核心思路是利用条件对抗运动先验（CAMP）来学习一个能够生成多种运动技能的策略。通过将技能作为条件输入，并使用对抗学习的方式来训练策略，使得机器人能够根据不同的技能条件生成相应的运动轨迹。

技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 运动生成器：负责根据技能条件生成运动轨迹；2) 技能判别器：用于区分生成的运动轨迹和专家数据中的运动轨迹，并提供对抗损失；3) 奖励函数：包含技能条件奖励，用于鼓励机器人执行与技能条件相符的运动；4) 策略优化器：使用强化学习算法（例如PPO）来优化运动生成器的策略。

关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了条件对抗运动先验（CAMP）的概念，将技能信息融入到对抗学习框架中，使得机器人能够学习到多种运动技能。同时，技能判别器的设计能够有效地提高技能重建的精度。

关键设计：技能判别器是一个神经网络，输入是运动轨迹，输出是该轨迹属于哪个技能的概率分布。技能条件奖励的设计是根据当前状态和目标技能之间的差异来计算的，差异越小，奖励越高。运动生成器通常采用循环神经网络（RNN）或Transformer结构，以捕捉运动轨迹的时序依赖关系。

📊 实验亮点

论文提出的CAMP框架能够使四足机器人学习到多种运动技能，例如行走、跑步、跳跃等。通过与现有的运动学习方法进行比较，实验结果表明，该方法能够显著提高技能重建的精度和技能切换的平滑性。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的展示。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要四足机器人执行复杂运动任务的场景，例如搜救、巡检、物流等。通过学习多种运动技能，机器人可以更好地适应不同的地形和环境，提高任务完成的效率和安全性。此外，该方法还可以扩展到其他类型的机器人，例如人形机器人和多足机器人。

📄 摘要（原文）

Despite growing interest in developing legged robots that emulate biological locomotion for agile navigation of complex environments, acquiring a diverse repertoire of skills remains a fundamental challenge in robotics. Existing methods can learn motion behaviors from expert data, but they often fail to acquire multiple locomotion skills through a single policy and lack smooth skill transitions. We propose a multi-skill learning framework based on Conditional Adversarial Motion Priors (CAMP), with the aim of enabling quadruped robots to efficiently acquire a diverse set of locomotion skills from expert demonstrations. Precise skill reconstruction is achieved through a novel skill discriminator and skill-conditioned reward design. The overall framework supports the active control and reuse of multiple skills, providing a practical solution for learning generalizable policies in complex environments.