Learning Thermal-Aware Locomotion Policies for an Electrically-Actuated Quadruped Robot
作者: Letian Qian, Yuhang Wan, Shuhan Wang, Xin Luo
分类: cs.RO
发布日期: 2026-03-02
💡 一句话要点
提出热感知强化学习方法，提升电驱动四足机器人续航能力
🎯 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 强化学习 热感知控制 电机过热 运动控制
📋 核心要点
- 电驱动四足机器人电机易过热，限制了其长时间作业能力，现有方法缺乏对电机温度的有效控制。
- 该论文提出一种热感知强化学习方法，将电机温度纳入运动策略，并设计热约束奖励以避免过热。
- 实验表明，该方法能显著延长机器人的连续工作时间，从7分钟提升至27分钟以上，且保持了良好的运动控制性能。
📝 摘要（中文）
电驱动四足机器人虽然在复杂地形上具有高机动性，但其电机在高扭矩循环负载下容易积累热量，可能触发过热保护，限制长时间任务。本文提出了一种热感知控制方法，将电机温度纳入强化学习运动策略，并引入热约束奖励以防止温度超限。在Unitree A1上的真实实验表明，在3公斤固定载荷下，基线策略大约7分钟内会触发过热保护并停止，而所提出的方法可以连续运行超过27分钟而没有热中断，同时保持相当的命令跟踪性能，从而增强可持续运行能力。
🔬 方法详解
问题定义：电驱动四足机器人在高负载、长时间运动时，电机容易产生过热现象，触发过热保护机制，导致机器人停止工作。现有的运动控制方法通常忽略电机温度的影响，无法有效避免过热问题，限制了机器人的续航能力和任务执行能力。
核心思路：该论文的核心思路是将电机温度纳入运动控制策略中，通过强化学习训练一个热感知的运动策略。该策略能够根据当前的电机温度，动态调整机器人的运动方式，从而降低电机负载，减少热量产生，避免过热。这样设计的目的是在保证运动性能的同时，最大限度地延长机器人的工作时间。
技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个模块：1) 状态观测模块：该模块负责收集机器人的状态信息，包括关节角度、角速度、电机温度等。2) 强化学习策略模块：该模块使用强化学习算法训练一个运动策略，该策略以状态信息作为输入，输出机器人的关节控制指令。3) 热模型模块：该模块用于估计电机温度的变化，该模型可以基于电机负载和散热情况进行预测。4) 奖励函数模块：该模块用于评估机器人的运动性能和热状态，并给出相应的奖励信号。奖励函数中包含运动跟踪奖励和热约束奖励，前者鼓励机器人完成指定的运动任务，后者惩罚电机温度超过阈值的情况。
关键创新：该论文的关键创新在于将电机温度显式地纳入强化学习的奖励函数中，通过热约束奖励来引导策略学习，从而实现热感知的运动控制。与传统的运动控制方法相比，该方法能够主动避免电机过热，显著提升机器人的续航能力。此外，该方法还利用了强化学习的自学习能力，能够适应不同的地形和负载条件。
关键设计：在奖励函数设计方面，论文采用了加权和的方式，将运动跟踪奖励和热约束奖励结合起来。运动跟踪奖励可以使用均方误差等常见的形式。热约束奖励的设计需要仔细考虑，以避免策略陷入局部最优。论文中具体的热约束奖励函数形式未知，但其目标是惩罚电机温度超过安全阈值的情况。强化学习算法的选择也至关重要，需要选择能够处理连续状态和动作空间的算法，例如TRPO、PPO等。具体的网络结构和参数设置未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在3公斤固定载荷下，基线策略在约7分钟内触发过热保护而停止，而提出的热感知控制方法能够连续运行超过27分钟，运行时间提升近4倍，且保持了与基线策略相当的命令跟踪性能。这证明了该方法在延长机器人续航能力方面的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于需要长时间自主作业的电驱动四足机器人，例如搜救、巡检、物流等领域。通过热感知控制，机器人可以在复杂环境下持续工作，提高任务完成效率和可靠性。未来，该技术还可以推广到其他类型的机器人，例如轮式机器人、无人机等，提升其在各种应用场景下的续航能力。
📄 摘要（原文）
Electrically-actuated quadrupedal robots possess high mobility on complex terrains, but their motors tend to accumulate heat under high-torque cyclic loads, potentially triggering overheat protection and limiting long-duration tasks. This work proposes a thermal-aware control method that incorporates motor temperatures into reinforcement learning locomotion policies and introduces thermal-constraint rewards to prevent temperature exceedance. Real-world experiments on the Unitree A1 demonstrate that, under a fixed 3 kg payload, the baseline policy triggers overheat protection and stops within approximately 7 minutes, whereas the proposed method can operate continuously for over 27 minutes without thermal interruptions while maintaining comparable command-tracking performance, thereby enhancing sustainable operational capability.