SRL: Combining SLIP Model and Reinforcement Learning for Agile Robotic Jumping

📄 arXiv: 2606.18625v1 📥 PDF

作者: Xiaowen Hu, Linqi Ye, Yudi Zhu, Chenyue Shao, Rankun Li, Qingdu Li, Yan Peng

分类: cs.RO

发布日期: 2026-06-17

备注: 17 pages, 12 figures

💡 一句话要点

提出SRL框架以解决机器人跳跃在复杂环境中的稳定性问题

🎯 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: 机器人跳跃 强化学习 SLIP模型 运动控制 环境适应性 实验验证 移动机器人

📋 核心要点

  1. 现有的SLIP模型在不规则地形上表现不佳，强化学习需要大量数据进行无指导探索，导致效率低下。
  2. 本文提出的SRL框架结合了SLIP的物理基础与RL的适应能力，通过前馈控制与实时反馈的结合实现了优化。
  3. 实验结果显示，SRL在训练时间上大幅缩短，位置跟踪误差低于0.1米，速度跟踪误差在±3%以内，表现出良好的适应性。

📝 摘要（中文）

机器人跳跃在搜索救援和物流等应用中至关重要，尤其是在跨越障碍和提高移动效率方面。现有的弹簧加载倒立摆（SLIP）模型在理想化假设下表现良好，但在不规则地形上性能下降。强化学习（RL）虽然能够适应复杂环境，但通常需要大量无指导探索的数据。为此，本文提出了一种结合SLIP模型和强化学习的混合框架——弹簧加载强化学习（SRL），通过SLIP的前馈控制信号与RL的实时反馈相结合，实现了机器人跳跃的持续优化。实验结果表明，SRL在训练时间上显著减少，且跳跃稳定性更高，位置跟踪误差低于0.1米，速度跟踪误差在目标值的±3%以内。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人跳跃在复杂环境中稳定性不足的问题。现有的SLIP模型在不规则地形上表现不佳，强化学习则需要大量的探索数据，导致训练效率低下。

核心思路：SRL框架通过结合SLIP模型的前馈控制信号和强化学习的实时反馈，利用两者的优势来优化机器人跳跃的性能。这种设计使得机器人能够在动态环境中更好地适应和调整。

技术框架：SRL的整体架构包括两个主要模块：SLIP模型用于生成初步的跳跃控制信号，强化学习模块则负责实时调整和优化这些信号。系统通过不断的反馈循环实现性能提升。

关键创新：SRL的核心创新在于将物理模型与强化学习相结合，克服了单一方法的局限性。与传统方法相比，SRL能够在复杂环境中实现更高的跳跃稳定性和效率。

关键设计：在设计中，SLIP模型的参数经过精细调整，以确保其在多种环境下的适应性。同时，强化学习部分采用了适应性损失函数，确保实时反馈的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SRL在训练时间上显著减少，跳跃稳定性更高，位置跟踪误差低于0.1米，速度跟踪误差在±3%以内。与基线方法相比，SRL展现出更强的适应性和性能提升，尤其在复杂环境下的表现尤为突出。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括搜索救援、物流运输和灾后重建等场景，能够显著提高机器人在复杂环境中的移动能力和效率。未来，该技术有望在实际应用中实现更广泛的部署，推动机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

Robotic jumping is pivotal in applications such as search and rescue and logistics, where crossing obstacles and enhancing mobility efficiency are critical. The Spring-Loaded Inverted Pendulum (SLIP) model leverages simplified spring-mass dynamics that naturally encode biologically plausible hopping motions, yet its performance degrades on irregular terrain due to idealized assumptions regarding contact and joint dynamics. Meanwhile, Reinforcement Learning (RL) can adapt to diverse and complex environments but often requires extensive data from unguided exploration. The complementary strengths of SLIP's physically grounded baseline and RL's adaptive capabilities motivate a hybrid framework that overcomes these individual limitations. We therefore propose Spring-loaded Reinforcement Learning (SRL), which integrates SLIP-based feedforward control signals with RL-driven real-time feedback, enabling continuous optimization of robotic jumping. Experimental results demonstrate that SRL can achieve more stable jumps with much less training time than the baseline method, maintaining an average position tracking error below 0.1 m and velocity tracking errors within +/-3% of the target values. Through bipedal and quadrupedal simulations of ground and stair jumping, as well as sim-to-sim and sim-to-real validations, SRL exhibits robust adaptability to various task requirements and environmental complexities, underscoring its potential for real-world deployment.