Proprioceptive Image: An Image Representation of Proprioceptive Data from Quadruped Robots for Contact Estimation Learning

📄 arXiv: 2510.14612v1 📥 PDF

作者: Gabriel Fischer Abati, João Carlos Virgolino Soares, Giulio Turrisi, Victor Barasuol, Claudio Semini

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-16

💡 一句话要点

提出一种基于本体感受图像的四足机器人接触估计学习方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 四足机器人 本体感受 接触估计 卷积神经网络 图像表示

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效利用四足机器人的本体感受数据进行接触估计，限制了其在复杂地形下的运动能力。
  2. 论文提出将本体感受时间序列数据转换为二维图像，保留机器人形态结构和信号间相关性，便于卷积神经网络学习。
  3. 实验结果表明，该方法在接触估计任务中显著提高了预测精度和泛化能力，优于传统序列模型。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的方法，将四足机器人的本体感受时间序列数据表示为结构化的二维图像，从而能够使用卷积神经网络学习与运动相关的任务。该方法编码了来自多个本体感受信号（如关节位置、IMU读数和足端速度）的时间动态，同时在图像的空间排列中保留了机器人的形态结构。这种转换捕获了信号间的相关性和依赖于步态的模式，提供了比直接时间序列处理更丰富的特征空间。我们将此概念应用于接触估计问题，这是在不同地形上实现稳定和自适应运动的关键能力。在真实世界数据集和模拟环境中的实验评估表明，与传统的基于序列的模型相比，我们基于图像的表示方法始终能够提高预测精度和泛化能力，突出了跨模态编码策略在机器人状态学习中的潜力。我们的方法在接触数据集上实现了卓越的性能，使用短15倍的窗口大小，将接触状态精度从最近提出的MI-HGNN方法的87.7%提高到94.5%。

🔬 方法详解

问题定义：四足机器人在复杂地形上的稳定运动依赖于准确的接触估计。然而，直接处理本体感受时间序列数据（如关节角度、IMU读数等）存在挑战，难以有效提取运动模式和信号间的相关性，导致接触估计精度不高。现有方法通常依赖于复杂的序列模型，计算成本高，泛化能力有限。

核心思路：论文的核心思路是将本体感受数据编码为二维图像，称为“本体感受图像”。图像的像素位置对应于机器人身体的不同部位，像素值则编码了该部位的本体感受信息。这种表示方法能够保留机器人的形态结构，并利用卷积神经网络提取空间相关性和时间动态。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 数据采集：从四足机器人获取本体感受数据，包括关节位置、IMU读数、足端速度等。2) 数据预处理：对数据进行归一化和同步处理。3) 图像编码：将预处理后的数据映射到二维图像上，每个像素代表机器人身体的一部分，像素值编码了相应的本体感受信息。4) 模型训练：使用卷积神经网络对本体感受图像进行训练，学习接触状态的预测模型。5) 接触估计：使用训练好的模型对新的本体感受图像进行接触状态预测。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将本体感受数据表示为图像。这种表示方法能够有效地利用卷积神经网络的强大特征提取能力，同时保留了机器人的形态结构和信号间的相关性。与传统的序列模型相比，该方法能够更有效地学习运动模式，提高接触估计的精度和泛化能力。

关键设计：图像编码方式是关键设计之一，论文中具体如何将不同类型的本体感受数据映射到像素值上，以及如何选择合适的图像尺寸和像素排列方式，这些细节决定了图像表示的有效性。此外，卷积神经网络的结构（如卷积层数、滤波器大小等）和训练参数（如学习率、batch size等）也需要仔细调整，以获得最佳的性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在接触估计任务中取得了显著的性能提升。在真实世界数据集上，该方法将接触状态精度从MI-HGNN方法的87.7%提高到94.5%，并且使用了短15倍的窗口大小。这表明该方法能够更有效地利用本体感受数据，提高接触估计的精度和效率。此外，该方法在模拟环境中也表现出良好的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于四足机器人的自主导航、地形适应和故障诊断等领域。通过准确的接触估计，机器人能够更好地感知周围环境，从而实现更稳定、更高效的运动。此外，该方法还可以扩展到其他类型的机器人，例如人形机器人和轮式机器人，提高其在复杂环境中的适应能力。未来，该技术有望应用于搜救、勘探和物流等领域。

📄 摘要（原文）

This paper presents a novel approach for representing proprioceptive time-series data from quadruped robots as structured two-dimensional images, enabling the use of convolutional neural networks for learning locomotion-related tasks. The proposed method encodes temporal dynamics from multiple proprioceptive signals, such as joint positions, IMU readings, and foot velocities, while preserving the robot's morphological structure in the spatial arrangement of the image. This transformation captures inter-signal correlations and gait-dependent patterns, providing a richer feature space than direct time-series processing. We apply this concept in the problem of contact estimation, a key capability for stable and adaptive locomotion on diverse terrains. Experimental evaluations on both real-world datasets and simulated environments show that our image-based representation consistently enhances prediction accuracy and generalization over conventional sequence-based models, underscoring the potential of cross-modal encoding strategies for robotic state learning. Our method achieves superior performance on the contact dataset, improving contact state accuracy from 87.7% to 94.5% over the recently proposed MI-HGNN method, using a 15 times shorter window size.