Reinforcement Learning-based Robust Wall Climbing Locomotion Controller in Ferromagnetic Environment

📄 arXiv: 2510.20174v1 📥 PDF

作者: Yong Um, Young-Ha Shin, Joon-Ha Kim, Soonpyo Kwon, Hae-Won Park

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-23

备注: 8 pages, 6 figures

💡 一句话要点

提出基于强化学习的四足磁吸附壁面攀爬鲁棒控制器

🎯 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 磁吸附机器人 壁面攀爬 鲁棒控制 课程学习

📋 核心要点

  1. 现有磁吸附攀爬机器人控制方法难以应对磁吸附力不确定性，易受部分接触、气隙和吸附失效影响。
  2. 论文提出基于强化学习的控制策略，通过课程学习和逼真的吸附模型，提升机器人对吸附失效的鲁棒性。
  3. 实验结果表明，该方法在仿真和真实机器人上均表现出良好的攀爬性能，并能有效应对吸附失效。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于强化学习的四足壁面攀爬运动框架，该框架显式地解决了磁吸附足端的不确定性问题。一个基于物理的四足磁吸附攀爬机器人吸附模型被整合到仿真环境中，以捕捉部分接触、气隙敏感性和概率性吸附失效。为了稳定学习并实现可靠的迁移，我们设计了一个三阶段课程：(1) 在没有吸附的情况下，在平地上获得爬行步态；(2) 在激活吸附模型的同时，逐渐将重力矢量旋转到垂直方向；(3) 注入随机吸附失效，以鼓励滑移恢复。学习到的策略在退化的吸附条件下，在仿真中实现了高成功率、强大的吸附保持能力和从脱离中快速恢复。与假设完美吸附的模型预测控制（MPC）基线相比，我们的控制器在间歇性失去吸附时仍能维持运动。使用无束缚机器人的硬件实验进一步证实了在钢表面上的鲁棒垂直爬行，即使在瞬态不对准和不完全吸附的情况下也能保持稳定性。这些结果表明，将课程学习与现实的吸附建模相结合，为复杂环境中的磁吸附攀爬机器人提供了一个具有弹性的从仿真到现实的框架。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决四足磁吸附攀爬机器人在实际环境中，由于磁吸附力存在不确定性（如部分接触、气隙、吸附失效等）而导致的运动控制问题。传统的控制方法，例如模型预测控制（MPC），通常假设完美的吸附条件，因此在实际应用中容易失效，无法保证攀爬的稳定性和可靠性。

核心思路：论文的核心思路是利用强化学习（RL）训练一个能够适应磁吸附力不确定性的鲁棒控制器。通过在仿真环境中模拟真实的吸附模型和随机的吸附失效，使机器人学习如何在吸附力不足或突然失效的情况下保持平衡和继续运动。课程学习策略被用于逐步引导机器人掌握攀爬技能，从简单的地面运动到复杂的壁面攀爬。

技术框架：整体框架包含以下几个主要阶段：1) 基于物理的吸附模型构建，用于仿真环境；2) 三阶段课程学习，包括：a) 平地爬行训练（无吸附），b) 逐渐旋转重力矢量并激活吸附模型，c) 注入随机吸附失效；3) 强化学习算法训练控制器；4) 仿真验证和真实机器人实验。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 将现实的磁吸附模型融入到强化学习训练中，更真实地模拟了实际环境；2) 设计了三阶段课程学习策略，有效地引导机器人学习复杂的攀爬技能；3) 显式地考虑了吸附失效的情况，并训练机器人进行滑移恢复，提高了控制器的鲁棒性。

关键设计：论文中，吸附模型考虑了部分接触和气隙的影响，并引入了概率性的吸附失效。课程学习策略通过逐步增加任务难度，避免了强化学习训练过程中的不稳定问题。强化学习算法的具体选择和参数设置（例如奖励函数的设计）在论文中可能没有详细说明，属于未知信息。损失函数的设计目标是使机器人能够稳定攀爬，并快速从吸附失效中恢复。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的基于强化学习的控制器在仿真环境中具有很高的成功率和强大的吸附保持能力，并且能够快速从脱离中恢复。与MPC基线相比，该控制器在间歇性失去吸附时仍能维持运动。在真实机器人实验中，该控制器也表现出良好的垂直爬行性能，即使在瞬态不对准和不完全吸附的情况下也能保持稳定性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于高空作业、建筑检测、桥梁维护等领域，尤其是在需要机器人进行垂直或倾斜表面移动的场景中。通过提高磁吸附攀爬机器人的鲁棒性和可靠性，可以降低人工操作的风险，提高工作效率，并扩展机器人的应用范围。

📄 摘要（原文）

We present a reinforcement learning framework for quadrupedal wall-climbing locomotion that explicitly addresses uncertainty in magnetic foot adhesion. A physics-based adhesion model of a quadrupedal magnetic climbing robot is incorporated into simulation to capture partial contact, air-gap sensitivity, and probabilistic attachment failures. To stabilize learning and enable reliable transfer, we design a three-phase curriculum: (1) acquire a crawl gait on flat ground without adhesion, (2) gradually rotate the gravity vector to vertical while activating the adhesion model, and (3) inject stochastic adhesion failures to encourage slip recovery. The learned policy achieves a high success rate, strong adhesion retention, and rapid recovery from detachment in simulation under degraded adhesion. Compared with a model predictive control (MPC) baseline that assumes perfect adhesion, our controller maintains locomotion when attachment is intermittently lost. Hardware experiments with the untethered robot further confirm robust vertical crawling on steel surfaces, maintaining stability despite transient misalignment and incomplete attachment. These results show that combining curriculum learning with realistic adhesion modeling provides a resilient sim-to-real framework for magnetic climbing robots in complex environments.