Learning Gait-Aware Quadruped Locomotion with Temporal Logic Specifications
作者: Merve Atasever, Cagan Bakirci, Alfredo Reina Corona, Keyan Azbijari, Jyotirmoy V. Deshmukh
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2026-07-01
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出基于时序逻辑的四足机器人步态学习框架
🎯 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 时序逻辑 步态控制 奖励塑形 MuJoCo 自主系统
📋 核心要点
- 现有的四足机器人运动强化学习方法依赖于固定的手工设计奖励函数，导致策略可解释性差且对步态控制不足。
- 本文提出了一种基于信号时序逻辑的框架，通过参数化约束定义步态，利用奖励塑形机制引导学习代理。
- 实验结果表明，与手工设计的奖励相比，STL塑形奖励在速度跟踪和训练稳定性上有显著提升。
📝 摘要（中文）
四足机器人运动的强化学习通常依赖于固定的、手工设计的马尔可夫奖励函数，这限制了学习策略的可解释性，并缺乏对步态行为的明确控制。本文提出了一种框架，通过参数化约束以信号时序逻辑（STL）表达不同步态，包括安全边界、步态同步约束、命令跟踪和驱动限制。我们开发了一种奖励塑形机制，为学习代理提供密集的、连续的奖励空间，编码所需行为。我们为三种速度模式（步行-小跑、小跑、跳跃）定义了参数化的STL模板，并从参考轨迹中校准其参数，利用STL鲁棒性的平滑近似计算奖励。该方法在Google的Barkour四足机器人上进行实例化，使用MuJoCo XLA进行训练，并通过并行化和领域随机化提高学习策略的稳健性。与手工设计的奖励基线相比，STL塑形奖励实现了更紧密的速度跟踪和更稳定的训练。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决四足机器人运动中现有强化学习方法对手工设计奖励函数的依赖问题，这限制了策略的可解释性和对步态行为的控制。
核心思路：通过引入信号时序逻辑（STL）来定义步态约束，利用参数化的STL模板为学习代理提供密集的奖励信号，从而实现对步态行为的明确控制。
技术框架：整体方法包括定义STL约束、开发奖励塑形机制、在MuJoCo XLA中进行训练，并通过并行化和领域随机化来提高学习效率。主要模块包括步态约束定义、奖励计算和策略优化。
关键创新：最重要的创新在于使用STL来定义步态约束，这与传统的手工设计奖励方法本质上不同，提供了更高的灵活性和可解释性。
关键设计：论文中设计了三种速度模式的参数化STL模板，并通过参考轨迹校准参数，利用STL鲁棒性的平滑近似计算奖励，确保了奖励信号的有效性和连续性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，使用STL塑形奖励的四足机器人在速度跟踪上实现了更紧密的控制，训练过程更加稳定，相较于手工设计的奖励，性能提升显著，具体数据未提供。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自主机器人、智能制造和服务机器人等。通过提供更灵活的步态控制机制，能够提升四足机器人在复杂环境中的适应能力和稳定性，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Reinforcement learning (RL) for quadruped locomotion commonly depends on fixed, hand-crafted, and Markovian reward functions that limit both interpretability of learned policies and lack explicit control over gait behaviors. We introduce a framework where distinct gaits are specified using parameterized constraints expressed in Signal Temporal Logic (STL). These include safety bounds, gait synchronization constraints, command tracking, and actuation bounds. From these specifications, we develop a reward shaping mechanism that provides learning agents a dense, continuous reward landscape that encodes desired behavior. We define parametric STL templates for three speed regimes (walking-trot, trot, bound), calibrate their parameters from reference rollouts, and compute rewards from using smooth approximations of STL robustness over the rollouts. The generated rewards can be used to provide shaped gradients compatible with Proximal Policy Optimization (PPO). We instantiate the approach on Google's Barkour quadruped robot in MuJoCo XLA (MJX). We use parallelization within the simulator to improve training speeds and use domain randomization to robustify learned policies. We show that compared to a baseline of hand-crafted rewards, the STL-shaped rewards yield tighter velocity tracking and more stable training. Videos can be found on our project website: https://stl-locomotion.github.io/.