Learning Neural Observer-Predictor Models for Limb-level Sampling-based Locomotion Planning

📄 arXiv: 2510.22789v1 📥 PDF

作者: Abhijeet M. Kulkarni, Ioannis Poulakakis, Guoquan Huang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-26

💡 一句话要点

提出基于学习的神经观测器-预测器模型，用于腿足机器人基于采样的腿部级运动规划。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 腿足机器人 运动规划 神经观测器 预测模型 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有腿足机器人运动规划方法依赖简化模型，无法准确预测全身运动，尤其是在复杂环境中进行腿部级碰撞检测时。
  2. 论文提出一种神经观测器-预测器框架，利用神经观测器提供稳定的状态估计，并以此初始化高效的预测器。
  3. 通过硬件实验，在Vision 60四足机器人上验证了该系统在复杂环境中的腿部感知运动规划能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于学习的观测器-预测器框架，用于精确预测腿足机器人的全身运动，从而实现安全自主导航，并支持在复杂环境中进行腿部级别的碰撞检测。传统的简化运动学模型难以捕捉机器人及其底层控制器的复杂闭环动力学，预测精度受限。为了解决这个问题，本文设计了一个神经观测器，该观测器具有可证明的一致最终有界(UUB)保证，能够从历史本体感受测量中提供可靠的潜在状态估计。然后，利用这个稳定的估计初始化一个计算高效的预测器，该预测器专为现代基于采样的规划器所需的数千条潜在轨迹的快速并行评估而设计。通过将神经预测器集成到Vision 60四足机器人的MPPI规划器中验证了该系统。硬件实验成功展示了在狭窄通道和小型物体上的有效、腿部感知运动规划，突出了该系统为动态机器人平台上的高性能、碰撞感知规划提供强大基础的能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有的腿足机器人运动规划方法，特别是针对复杂环境下的全身运动规划，面临着精确预测机器人运动轨迹的挑战。传统的基于简化运动学模型的方法无法充分捕捉机器人及其底层控制器的复杂闭环动力学特性，导致预测精度不足，难以支持腿部级别的碰撞检测。

核心思路：论文的核心思路是利用学习的方法，构建一个神经观测器-预测器框架，从而更准确地预测机器人的运动轨迹。该框架首先使用神经观测器从历史本体感受数据中估计机器人的状态，然后利用该状态初始化一个预测器，用于预测未来的运动轨迹。这种设计旨在克服传统方法对简化模型的依赖，并充分利用数据驱动的优势。

技术框架：该框架包含两个主要模块：神经观测器和预测器。神经观测器负责从历史本体感受测量数据中估计机器人的潜在状态，并提供一致最终有界(UUB)保证，确保状态估计的稳定性。预测器则利用神经观测器提供的状态估计作为初始条件，预测机器人的未来运动轨迹。整个框架旨在实现快速、并行地评估大量潜在轨迹，以满足基于采样的规划器的需求。

关键创新：该论文的关键创新在于将神经观测器与预测器相结合，构建了一个完整的运动预测框架。神经观测器的UUB保证确保了状态估计的可靠性，而预测器的计算效率则使其能够快速评估大量轨迹。此外，该框架能够直接从本体感受数据中学习机器人的动力学特性，避免了对简化模型的依赖。

关键设计：论文中神经观测器的具体网络结构和损失函数设计未知。预测器的设计目标是计算效率，可能采用了轻量级的网络结构或优化的计算方法。具体的参数设置和训练细节未知。

📊 实验亮点

该研究通过硬件实验验证了所提出的神经观测器-预测器框架的有效性。实验结果表明，该系统能够成功地在Vision 60四足机器人上实现腿部感知的运动规划，使其能够在狭窄通道和小型物体上安全通过。具体的性能数据和提升幅度未知，但实验结果表明该系统具有很强的实际应用潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于腿足机器人在复杂环境中的自主导航、搜索救援、物流运输等领域。通过精确的运动预测和腿部级碰撞检测，机器人能够在狭窄空间、崎岖地形或存在障碍物的环境中安全高效地执行任务。该技术还有潜力应用于其他类型的机器人，例如人形机器人和多足机器人。

📄 摘要（原文）

Accurate full-body motion prediction is essential for the safe, autonomous navigation of legged robots, enabling critical capabilities like limb-level collision checking in cluttered environments. Simplified kinematic models often fail to capture the complex, closed-loop dynamics of the robot and its low-level controller, limiting their predictions to simple planar motion. To address this, we present a learning-based observer-predictor framework that accurately predicts this motion. Our method features a neural observer with provable UUB guarantees that provides a reliable latent state estimate from a history of proprioceptive measurements. This stable estimate initializes a computationally efficient predictor, designed for the rapid, parallel evaluation of thousands of potential trajectories required by modern sampling-based planners. We validated the system by integrating our neural predictor into an MPPI-based planner on a Vision 60 quadruped. Hardware experiments successfully demonstrated effective, limb-aware motion planning in a challenging, narrow passage and over small objects, highlighting our system's ability to provide a robust foundation for high-performance, collision-aware planning on dynamic robotic platforms.