垂直地面扰动下四足机器人 locomotion 的提升
机器人学
2025-10-16 v1
摘要
四足机器人，尤其是四足机器人，在粗糙地形上擅长导航，但在垂直地面扰动（如振荡表面）下的性能却鲜有探讨。本研究引入一种新方法，通过在振荡桥梁上训练 Unitree Go2 机器人来增强四足 locomotion 的鲁棒性——这是一座长 13.24 米的钢筋混凝土结构桥，具有 2.0 Hz 的本征频率，用于扰动 locomotion。采用MuJoCo仿真环境中的强化学习（RL）方法，使用 Proximal Policy Optimization（PPO）算法，我们训练了 15 种不同的 locomotion 策略，将五种步态（trot、pace、bound、free、default）与三种训练条件（刚性桥梁和两种不同高度调节策略下的振荡桥梁）相结合。通过域随机化（domain randomization）实现对现实桥梁的零样本迁移。我们的结果表明，在刚性表面上训练的策略相较于在振荡桥梁上训练的策略，在稳定性和适应性方面表现更佳。我们的框架即使在未曾接触桥梁的情况下，也能够实现稳健的步态模式。这些发现凸显了基于仿真的 RL 在动态地面扰动下的四足 locomotion 提升潜力，为设计能够遍历振动环境的机器人提供了启示。
引用
@article{arxiv.2510.13488,
title = {Bridge the Gap: Enhancing Quadruped Locomotion with Vertical Ground Perturbations},
author = {Maximilian Stasica and Arne Bick and Nico Bohlinger and Omid Mohseni and Max Johannes Alois Fritzsche and Clemens Hübler and Jan Peters and André Seyfarth},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.13488},
year = {2025}
}