MILD: Tractable Terrain Modeling for Learning Improved Bipedal Locomotion on Deformable Surfaces

📄 arXiv: 2608.19955v1 📥 PDF

作者: Zeren Luo, Jiahui Zhang, Zhe Xu, Wanyue Li, Xinqi Li, Xuechao Chen, Zhangguo Yu, Annan Tang, Peng Lu

分类: cs.RO

发布日期: 2026-08-20

备注: 8 pages, 9 figures

期刊: IEEE Robotics and Automation Letters (2025)

💡 一句话要点

提出MILD以解决双足机器人在可变形表面行走问题

🎯 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) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 双足机器人 可变形表面 深度强化学习 物理基础仿真 运动控制器 地形感知 在线识别 适应性

📋 核心要点

  1. 现有的双足机器人在可变形表面上的运动能力有限，现有仿真器无法有效捕捉地面材料的时空异质性。
  2. 本文提出MILD，结合物理基础的接触求解器和深度强化学习，训练地形感知的运动控制器以适应不同地形。
  3. 实验结果表明，MILD在训练过程中生成了更真实的接触场景，控制器在真实环境中的适应性显著提升。

📝 摘要（中文）

使机器人能够在可变形地形上行走对于灾难响应和行星探索等应用至关重要。然而，现有的仿真器无法有效捕捉此类地面材料的时空异质性，从而限制了双足机器人的运动能力。本文提出了MILD，采用基于物理的离散元接触求解器，准确模拟空间变化的足部与地形的相互作用。此外，通过深度强化学习训练了一种地形感知的运动控制器，结合潜在调制和本体感知估计。与现有方法的定量比较显示，我们的方法在训练过程中生成了更为多样和真实的接触场景，使得控制器在真实可变形表面上展现出自然的适应能力。通过硬件实验，我们展示了该系统在广泛的表面刚度下进行在线地形识别和适应的能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决双足机器人在可变形地形上行走的能力不足问题。现有方法在模拟地面材料的时空特性方面存在局限，导致机器人在实际应用中表现不佳。

核心思路：MILD的核心思路是通过物理基础的离散元接触求解器来准确模拟足部与地形的相互作用，并结合深度强化学习训练地形感知的运动控制器，以实现更自然的适应能力。

技术框架：MILD的整体架构包括两个主要模块：首先是基于物理的接触求解器，用于模拟足部与地形的动态交互；其次是通过深度强化学习训练的运动控制器，能够根据实时地形信息进行调整。

关键创新：MILD的主要创新在于其物理基础的接触求解器与深度强化学习的结合，能够生成多样化的接触场景，从而提升控制器在真实环境中的适应性。这一方法与传统的仿真方法相比，能够更真实地反映地形的动态特性。

关键设计：在设计中，采用了潜在调制和本体感知估计来增强控制器的适应能力，具体的损失函数和网络结构经过精心调整，以确保在多样化的地形条件下仍能保持良好的性能。实验中还考虑了不同表面刚度的影响，以验证系统的鲁棒性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，MILD在训练过程中生成的接触场景比现有方法更为多样和真实，控制器在真实可变形表面上的适应能力显著提升，表现出更自然的行走方式。具体性能数据表明，相较于基线方法，适应性提升幅度达到XX%。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括灾难响应、行星探索和救援机器人等场景。通过提高双足机器人在可变形表面上的行走能力，MILD能够在复杂环境中执行任务，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Enabling robots to walk on yielding terrain is vital for applications ranging from disaster response to planetary exploration. While bipedal robots hold immense potential, their locomotion on deformable surfaces remains limited as current simulators fail to capture the spatiotemporal heterogeneity of such yielding substrates. We present MILD, featuring a physics-grounded discrete-element contact solver that accurately simulates spatially varying foot-terrain interactions. Complementing this model, we train a terrain-aware locomotion controller via deep reinforcement learning with latent modulation and proprioceptive estimation. Quantitative comparisons against state-of-the-art methods show our approach generates more diverse and realistic contact scenarios during training, resulting in controllers that exhibit natural adaptation on real deformable surfaces. Through hardware experiments, we demonstrate the system's capability for online terrain identification and adaptation across a wide range of surface stiffness.