LocoTouch：基于触觉感知的动态四足运输学习

四足机器人在穿越复杂地形方面展现出了卓越的敏捷性和鲁棒性。然而，它们在动态物体交互方面存在困难，这类交互要求对接触进行精确的感知和控制。为了弥合这一差距，我们提出了 LocoTouch，一个为四足机器人配备触觉感知的系统，旨在解决该类别中一项极具挑战性的任务：未固定圆柱形物体的长距离运输，这通常需要定制安装或紧固机构来保持稳定。为了实现高效的大面积触觉感知，我们设计了一种覆盖机器人整个背部的高密度分布式触觉传感器。为了有效地利用触觉反馈进行机器人控制，我们开发了一个具有高保真触觉信号的仿真环境，并使用两阶段学习流水线训练了触觉感知运输策略。此外，我们设计了一种新颖的奖励函数，以促进鲁棒、对称且频率自适应的运动步态。在仿真中训练后，LocoTouch 以零样本方式迁移到真实世界，能够可靠地运输各种具有不同尺寸、重量和表面属性的未固定圆柱形物体。此外，它在长距离、不平坦地形和严重扰动下均保持鲁棒。