Learning Terrain Aware Bipedal Locomotion via Reduced Dimensional Perceptual Representations

📄 arXiv: 2512.12993v1 📥 PDF

作者: Guillermo A. Castillo, Himanshu Lodha, Ayonga Hereid

分类: cs.RO

发布日期: 2025-12-15

💡 一句话要点

提出一种基于降维感知表示的地形感知双足运动学习方法

🎯 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: 双足运动 地形感知 强化学习 降维表示 变分自编码器 机器人控制 深度相机 运动规划

📋 核心要点

  1. 现有端到端方法在地形感知双足运动学习中面临挑战，难以处理高维感知输入和复杂的机器人动力学。
  2. 该论文提出一种分层策略，利用CNN-VAE进行地形编码，降维机器人动力学，并通过强化学习优化运动决策。
  3. 实验表明，该方法在模拟环境中具有鲁棒性和适应性，并初步验证了其在真实硬件上的可行性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于地形感知双足运动的分层策略，该策略集成了降维感知表示，以增强基于强化学习(RL)的高级策略，从而实现实时步态生成。与端到端方法不同，我们的框架利用卷积变分自编码器(CNN-VAE)进行潜在地形编码，并结合降阶机器人动力学，通过紧凑状态优化运动决策过程。我们系统地分析了潜在空间维度对学习效率和策略鲁棒性的影响。此外，我们将该方法扩展到历史感知，将最近的地形观测序列纳入潜在表示，以提高鲁棒性。为了解决实际可行性问题，我们引入了一种蒸馏方法，直接从深度相机图像中学习潜在表示，并通过比较模拟和真实传感器数据提供初步的硬件验证。我们使用高保真Agility Robotics (AR)模拟器进一步验证了我们的框架，其中包含真实的传感器噪声、状态估计和执行器动力学。结果证实了我们方法的鲁棒性和适应性，突出了其硬件部署的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有的端到端双足运动学习方法通常直接从高维传感器数据（如图像或点云）学习控制策略，计算成本高昂，泛化能力有限，难以适应复杂地形。此外，直接学习控制策略忽略了机器人动力学的先验知识，导致学习效率低下。因此，需要一种能够有效利用地形信息并降低状态空间维度的方法，以提高学习效率和策略鲁棒性。

核心思路：该论文的核心思路是利用降维感知表示来简化地形感知双足运动学习问题。具体来说，首先使用卷积变分自编码器（CNN-VAE）将高维地形信息编码到低维潜在空间中，然后利用降阶机器人动力学模型来描述机器人的运动状态。最后，通过强化学习算法学习一个高级策略，该策略以低维地形表示和机器人状态作为输入，输出控制指令。

技术框架：该框架包含三个主要模块：1) 感知模块：使用CNN-VAE将深度相机图像编码为低维潜在向量，该向量表示地形信息。2) 动力学模块：使用降阶机器人动力学模型来描述机器人的运动状态。3) 控制模块：使用强化学习算法学习一个高级策略，该策略以地形潜在向量和机器人状态作为输入，输出控制指令。整个流程是，首先通过深度相机获取地形信息，然后使用CNN-VAE将其编码为低维潜在向量，接着将该向量和机器人状态输入到强化学习策略中，策略输出控制指令，控制机器人运动。

关键创新：该论文的关键创新在于将降维感知表示与强化学习相结合，用于地形感知双足运动学习。与端到端方法相比，该方法能够有效降低状态空间维度，提高学习效率和策略鲁棒性。此外，该论文还提出了一种蒸馏方法，可以直接从深度相机图像中学习潜在表示，从而避免了对地形进行显式建模。

关键设计：CNN-VAE的网络结构包括卷积层、池化层和全连接层，用于将深度相机图像编码为低维潜在向量。强化学习算法采用近端策略优化（PPO），奖励函数包括前进速度、稳定性、能量消耗等指标。为了提高策略的鲁棒性，该论文还引入了历史感知机制，将最近的地形观测序列纳入潜在表示。

📊 实验亮点

该论文在Agility Robotics模拟器中进行了实验验证，结果表明该方法能够有效地学习地形感知的运动策略。与基线方法相比，该方法在复杂地形上的行走速度和稳定性均有显著提升。此外，该论文还通过比较模拟和真实传感器数据，初步验证了该方法在真实硬件上的可行性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要双足机器人进行复杂地形行走的场景，例如搜救、勘探、物流等。通过学习地形感知的运动策略，双足机器人可以更好地适应各种复杂地形，提高其在实际应用中的可靠性和效率。此外，该方法还可以推广到其他类型的机器人，例如四足机器人和人形机器人。

📄 摘要（原文）

This work introduces a hierarchical strategy for terrain-aware bipedal locomotion that integrates reduced-dimensional perceptual representations to enhance reinforcement learning (RL)-based high-level (HL) policies for real-time gait generation. Unlike end-to-end approaches, our framework leverages latent terrain encodings via a Convolutional Variational Autoencoder (CNN-VAE) alongside reduced-order robot dynamics, optimizing the locomotion decision process with a compact state. We systematically analyze the impact of latent space dimensionality on learning efficiency and policy robustness. Additionally, we extend our method to be history-aware, incorporating sequences of recent terrain observations into the latent representation to improve robustness. To address real-world feasibility, we introduce a distillation method to learn the latent representation directly from depth camera images and provide preliminary hardware validation by comparing simulated and real sensor data. We further validate our framework using the high-fidelity Agility Robotics (AR) simulator, incorporating realistic sensor noise, state estimation, and actuator dynamics. The results confirm the robustness and adaptability of our method, underscoring its potential for hardware deployment.