Heuristic Step Planning for Learning Dynamic Bipedal Locomotion: A Comparative Study of Model-Based and Model-Free Approaches

📄 arXiv: 2511.00840v2 📥 PDF

作者: William Suliman, Ekaterina Chaikovskaia, Egor Davydenko, Roman Gorbachev

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-02 (更新: 2025-11-27)

💡 一句话要点

提出基于启发式步态规划的动态双足运动学习框架，提升鲁棒性

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 双足机器人 步态规划 启发式算法 强化学习 运动控制

📋 核心要点

  1. 现有双足运动方法依赖复杂动力学模型，计算成本高，泛化性差，难以适应复杂地形。
  2. 提出一种基于启发式步态规划的学习框架，避免了复杂的模型，提升了运动的鲁棒性。
  3. 实验表明，该方法在速度保持、地形适应性和能效方面优于基于线性倒立摆模型的方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种扩展的基于学习的双足运动框架，该框架结合了由期望躯干速度跟踪引导的启发式步态规划策略。该框架实现了人型机器人与环境之间的精确交互，支持跨越间隙和精确接近目标物体等任务。与基于完整或简化动力学的方法不同，该方法避免了复杂的步态规划器和解析模型。步态规划主要由启发式命令驱动，而 Raibert 型控制器根据期望躯干速度与实际躯干速度之间的误差来调节落脚点的位置。我们将我们的方法与基于模型的步态规划方法——线性倒立摆模型（LIPM）控制器进行了比较。实验结果表明，我们的方法在保持目标速度方面达到了相当或更高的精度（高达 80%），在不平坦地形上的鲁棒性显著提高（超过 50% 的改进），并提高了能源效率。这些结果表明，即使在非结构化环境中，将复杂的分析、基于模型的组件纳入训练架构对于实现稳定和鲁棒的双足行走可能是不必要的。

🔬 方法详解

问题定义：现有双足机器人运动控制方法通常依赖于精确的动力学模型，例如线性倒立摆模型（LIPM）。这些方法在建模精度要求高，计算复杂度高，难以适应非结构化和复杂地形，鲁棒性较差。因此，如何在不依赖复杂动力学模型的情况下，实现双足机器人在复杂环境下的稳定行走是一个关键问题。

核心思路：本文的核心思路是利用启发式步态规划策略，结合学习方法，避免对复杂动力学模型的依赖。通过启发式命令驱动步态规划，并使用 Raibert 型控制器根据期望和实际躯干速度的误差来调整落脚点，从而实现稳定行走。这种方法简化了控制器的设计，提高了对环境变化的适应性。

技术框架：该框架主要包含两个模块：启发式步态规划器和 Raibert 型控制器。启发式步态规划器根据期望的躯干速度生成步态命令，Raibert 型控制器根据期望和实际躯干速度的误差，调整落脚点的位置。整个框架通过学习算法进行训练，以优化控制器的参数，提高运动的稳定性和效率。

关键创新：该方法最重要的创新在于使用启发式步态规划策略替代了传统的基于模型的步态规划方法。与现有方法相比，该方法不需要精确的动力学模型，降低了计算复杂度，提高了对环境变化的适应性。此外，结合学习方法，可以进一步优化控制器的参数，提高运动的性能。

关键设计：启发式步态规划器的具体实现方式未知，但其核心思想是根据期望的躯干速度生成步态命令。Raibert 型控制器的关键参数包括步长增益和步宽增益，这些参数可以通过学习算法进行优化。损失函数的设计目标是最小化期望和实际躯干速度之间的误差，以及能量消耗。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在保持目标速度方面达到了与线性倒立摆模型（LIPM）控制器相当或更高的精度（高达 80%）。更重要的是，在不平坦地形上的鲁棒性显著提高（超过 50% 的改进），并且提高了能源效率。这些结果表明，该方法在复杂环境下的性能优于传统的基于模型的方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种双足机器人，尤其是在复杂地形或非结构化环境中作业的机器人，例如搜救机器人、巡检机器人和物流机器人。该方法能够提高机器人在复杂环境下的运动能力和鲁棒性，使其能够更好地完成各种任务，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

This work presents an extended framework for learning-based bipedal locomotion that incorporates a heuristic step-planning strategy guided by desired torso velocity tracking. The framework enables precise interaction between a humanoid robot and its environment, supporting tasks such as crossing gaps and accurately approaching target objects. Unlike approaches based on full or simplified dynamics, the proposed method avoids complex step planners and analytical models. Step planning is primarily driven by heuristic commands, while a Raibert-type controller modulates the foot placement length based on the error between desired and actual torso velocity. We compare our method with a model-based step-planning approach -- the Linear Inverted Pendulum Model (LIPM) controller. Experimental results demonstrate that our approach attains comparable or superior accuracy in maintaining target velocity (up to 80%), significantly greater robustness on uneven terrain (over 50% improvement), and improved energy efficiency. These results suggest that incorporating complex analytical, model-based components into the training architecture may be unnecessary for achieving stable and robust bipedal walking, even in unstructured environments.