MUJICA：面向轮足式机器人的数据技能统一关节控制架构
机器人学
2026-05-14 v1
摘要
轮足式机器人在遍历复杂地形方面具有潜力，比仅具足式的机器人具备更佳的机动性。然而，轮足式机器人必须有效地平衡轮式驱动与足式控制。此外，由于噪声的感知信号和实际的电机约束，实现鲁棒且具有适应性的 locomotion 持续保持着挑战。我们提出了多技能统一关节控制架构（MUJICA），这是一种为轮足式机器人设计的统一、完全基于感知的控制框架，将多种低层技能——包括全向移动、高平台攀爬和跌倒恢复——集成到单一策略中。所有技能通过独特的指示变量区分，联合训练时考虑准确的直流电机约束建模。此外，学习一个高层技能选择器，仅基于感知即可动态选择最优技能，从而实现对周围环境的适应性响应。因此，MUJICA 提高了仿真到实际的鲁棒性，实现了跨越不同 locomotion 模式的无缝过渡，促进了对环境的自主调整。我们在 Unitree Go2-W 机器人上进行了仿真和实际实验，结果表明该框架在非结构化环境中显著提高了适应性和任务成功率。
引用
@article{arxiv.2605.13058,
title = {MUJICA: Multi-skill Unified Joint Integration of Control Architecture for Wheeled-Legged Robots},
author = {Yuqi Li and Peng Zhai and Yueqi Zhang and Xiaoyi Wei and Quancheng Qian and Zhengxu He and Qianxiang Yu and Lihua Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.13058},
year = {2026}
}