A Framework for Deploying Learning-based Quadruped Loco-Manipulation
作者: Yadong Liu, Jianwei Liu, He Liang, Dimitrios Kanoulas
分类: cs.RO
发布日期: 2025-12-22
💡 一句话要点
提出基于强化学习的四足机器人灵巧操作部署框架，解决仿真到现实迁移难题
🎯 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: 四足机器人 灵巧操作 强化学习 仿真到现实 机器人控制
📋 核心要点
- 四足机器人灵巧操作控制复杂，现有强化学习框架难以在真实硬件上复现。
- 提出一个开放的pipeline，统一sim-to-sim和sim-to-real迁移，实现策略在不同仿真器和真实机器人上的部署。
- 实验表明，协调的全身控制扩展了操作范围，并改善了物体拾取操作的性能。
📝 摘要（中文）
四足移动操作机器人具有敏捷操作的巨大潜力，但其控制和从仿真到现实的可靠迁移仍然困难。强化学习(RL)在全身控制方面显示出希望，但大多数框架是专有的，难以在真实硬件上重现。本文提出了一个开放的pipeline，用于在配备Z1机械臂的宇树B1四足机器人上训练、基准测试和部署基于RL的控制器。该框架通过ROS统一了sim-to-sim和sim-to-real的迁移，重新实现了在Isaac Gym中训练的策略，通过硬件抽象层将其扩展到MuJoCo，并在物理硬件上部署相同的控制器。Sim-to-sim实验揭示了Isaac Gym和MuJoCo接触模型之间的差异，这些差异影响了策略行为，而真实世界的遥操作物体拾取试验表明，协调的全身控制扩展了范围，并改善了对浮动基线操作的改进。该pipeline为开发和分析基于RL的loco-manipulation控制器提供了一个透明、可复现的基础，并将开源发布以支持未来的研究。
🔬 方法详解
问题定义：四足机器人灵巧操作的控制策略设计复杂，尤其是在将仿真环境中训练的策略迁移到真实机器人时，由于仿真环境与真实环境的差异，往往难以保证控制策略的有效性。现有的强化学习框架大多是专有的，缺乏透明性和可复现性，阻碍了相关研究的进展。
核心思路：本文的核心思路是构建一个开放、可复现的pipeline，通过ROS统一sim-to-sim和sim-to-real的迁移，使得在仿真环境中训练的策略能够顺利地部署到真实机器人上。通过硬件抽象层，策略可以方便地在不同的仿真器（Isaac Gym和MuJoCo）之间切换，从而更好地适应不同的仿真环境。
技术框架：该框架包含以下几个主要模块：1) 基于Isaac Gym的强化学习训练环境；2) 基于ROS的通信接口，用于连接仿真环境和真实机器人；3) 硬件抽象层，用于屏蔽不同仿真器和硬件平台的差异；4) 基于MuJoCo的仿真环境，用于验证策略的有效性；5) 宇树B1四足机器人平台，用于真实环境的部署和测试。整体流程是从Isaac Gym训练策略，通过ROS和硬件抽象层迁移到MuJoCo，最后部署到真实机器人。
关键创新：该论文的关键创新在于构建了一个开放、可复现的四足机器人灵巧操作部署框架，该框架能够有效地解决仿真到现实的迁移问题。通过统一的接口和硬件抽象层，策略可以在不同的仿真环境和真实机器人之间无缝切换，大大降低了开发和部署的难度。
关键设计：论文中使用了强化学习算法来训练四足机器人的控制策略。具体的参数设置和网络结构在论文中没有详细描述，但可以推测使用了常见的Actor-Critic算法，并针对四足机器人的特点进行了优化。损失函数的设计可能包括奖励函数，用于鼓励机器人完成特定的任务，例如移动到目标位置或拾取物体。硬件抽象层屏蔽了不同仿真器和硬件平台的差异，使得策略能够方便地在不同的平台上部署。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该框架能够成功地将仿真环境中训练的策略部署到真实机器人上，并实现了较好的控制效果。真实世界的遥操作物体拾取试验表明，协调的全身控制扩展了范围，并改善了对浮动基线操作的改进。Sim-to-sim实验揭示了Isaac Gym和MuJoCo接触模型之间的差异，这些差异影响了策略行为。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于物流、救援、巡检等领域。例如，在复杂地形或狭小空间内，四足机器人可以利用其灵巧的操作能力进行物品搬运、灾情侦察或设备维护。该框架的开源发布将促进四足机器人技术的发展，加速其在各行业的应用。
📄 摘要（原文）
Quadruped mobile manipulators offer strong potential for agile loco-manipulation but remain difficult to control and transfer reliably from simulation to reality. Reinforcement learning (RL) shows promise for whole-body control, yet most frameworks are proprietary and hard to reproduce on real hardware. We present an open pipeline for training, benchmarking, and deploying RL-based controllers on the Unitree B1 quadruped with a Z1 arm. The framework unifies sim-to-sim and sim-to-real transfer through ROS, re-implementing a policy trained in Isaac Gym, extending it to MuJoCo via a hardware abstraction layer, and deploying the same controller on physical hardware. Sim-to-sim experiments expose discrepancies between Isaac Gym and MuJoCo contact models that influence policy behavior, while real-world teleoperated object-picking trials show that coordinated whole-body control extends reach and improves manipulation over floating-base baselines. The pipeline provides a transparent, reproducible foundation for developing and analyzing RL-based loco-manipulation controllers and will be released open source to support future research.