SAC-Loco: Safe and Adjustable Compliant Quadrupedal Locomotion
作者: Aoqian Zhang, Zixuan Zhuang, Chunzheng Wang, Shuzhi Sam Ge, Fan Shi, Cheng Xiang
分类: cs.RO, eess.SY
发布日期: 2025-09-27
💡 一句话要点
提出SAC-Loco，实现四足机器人安全可调的柔顺步态控制
🎯 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 柔顺控制 强化学习 安全控制 切换策略 可恢复性网络 步态控制
📋 核心要点
- 现有四足机器人控制方法缺乏动物般的自适应柔顺性，难以应对外部扰动。
- 论文提出基于切换策略的框架，结合力柔顺策略和安全策略，提升机器人鲁棒性。
- 通过强化学习训练柔顺策略，并使用可恢复性网络进行策略切换，实现安全运动。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种用于四足机器人柔顺且安全的运动的切换策略框架。首先，我们使用教师-学生强化学习框架训练了一个具有可调节柔顺等级的力柔顺策略，无需显式的力传感。其次，我们开发了一个基于捕获点概念的安全策略，以在柔顺策略失效时稳定机器人。最后，我们引入了一个可恢复性网络，用于预测失效的可能性并在柔顺策略和安全策略之间切换。总之，该框架使四足机器人能够在受到严重外部扰动时实现力柔顺和鲁棒的安全性。
🔬 方法详解
问题定义：现有四足机器人的运动控制方法通常缺乏对外部扰动的自适应柔顺性，并且难以在大的扰动下保持稳定。大多数运动控制器不提供可调节的柔顺性，这限制了机器人在复杂环境中的运动能力。因此，需要一种能够使四足机器人既具有柔顺性又能在受到严重外部扰动时保持安全性的控制方法。
核心思路：本文的核心思路是结合力柔顺策略和安全策略，通过一个可恢复性网络来预测策略失效的可能性，并在这两个策略之间进行切换。力柔顺策略负责在正常情况下提供柔顺的运动控制，而安全策略则在力柔顺策略失效时介入，以保证机器人的安全。这种切换策略的设计旨在使机器人既能适应外部扰动，又能避免因扰动而导致的失稳。
技术框架：该框架主要包含三个模块：力柔顺策略、安全策略和可恢复性网络。力柔顺策略通过教师-学生强化学习框架进行训练，学生网络学习模仿教师网络的力控制行为，从而实现柔顺控制。安全策略基于捕获点（Capture Point）概念，用于在机器人即将失稳时进行稳定控制。可恢复性网络则用于预测力柔顺策略的失效概率，并根据该概率在力柔顺策略和安全策略之间进行切换。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种基于切换策略的框架，该框架能够使四足机器人在力柔顺性和安全性之间进行平衡。通过可恢复性网络预测策略失效的可能性，并动态地切换到安全策略，从而提高了机器人在复杂环境中的鲁棒性。此外，使用教师-学生强化学习框架训练力柔顺策略，避免了对显式力传感器的依赖。
关键设计：力柔顺策略使用教师-学生强化学习框架，教师网络使用力控制，学生网络模仿教师网络的行为，损失函数包括状态误差、动作误差和力误差。安全策略基于捕获点概念，通过调整机器人的重心位置来保证机器人的稳定。可恢复性网络是一个分类网络，输入是机器人的状态信息，输出是力柔顺策略失效的概率。策略切换的阈值需要根据实际情况进行调整，以保证切换的及时性和准确性。
📊 实验亮点
论文通过仿真实验验证了所提出框架的有效性。实验结果表明，该框架能够使四足机器人在受到严重外部扰动时保持稳定，并且能够实现可调节的柔顺性。与传统的控制方法相比，该方法在鲁棒性和适应性方面都有显著提升。具体性能数据未知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于搜救、勘探、物流等领域。在复杂地形或未知环境中，四足机器人能够通过柔顺的步态适应环境，同时在遇到突发情况时切换到安全策略，保证自身安全。未来，该技术有望进一步提升四足机器人在实际应用中的可靠性和适应性。
📄 摘要（原文）
Quadruped robots are designed to achieve agile locomotion by mimicking legged animals. However, existing control methods for quadrupeds often lack one of the key capabilities observed in animals: adaptive and adjustable compliance in response to external disturbances. Most locomotion controllers do not provide tunable compliance and tend to fail under large perturbations. In this work, we propose a switched policy framework for compliant and safe quadruped locomotion. First, we train a force compliant policy with adjustable compliance levels using a teacher student reinforcement learning framework, eliminating the need for explicit force sensing. Next, we develop a safe policy based on the capture point concept to stabilize the robot when the compliant policy fails. Finally, we introduce a recoverability network that predicts the likelihood of failure and switches between the compliant and safe policies. Together, this framework enables quadruped robots to achieve both force compliance and robust safety when subjected to severe external disturbances.