Olympus:面向行星探测的跳跃式四足机器人,采用强化学习实现飞行中姿态控制
机器人学
2025-03-06 v1 机器学习
摘要
在月球和火星等低重力天体上进行探测时,腿足机器人可将跳跃作为一种高效的移动方式,从而相较于传统巡视器获得显著优势。基于这一动机,本文介绍了 Olympus 的设计、仿真以及基于学习的"飞行中"姿态控制——Olympus 是一款针对火星重力条件量身定制的跳跃式腿足机器人。首先,我们概述了设计需求,随后详细阐述了如何借助仿真对机器人从腿部到整体构型的设计进行优化,以实现高垂直跳跃、远距离前向跳跃以及飞行中姿态重定向。接着,介绍了用于跟踪期望飞行中姿态机动的强化学习策略。在成功跨越仿真到真实的鸿沟(sim2real gap)之后,我们展示了大量姿态重定向实验研究。
引用
@article{arxiv.2503.03574,
title = {Olympus: A Jumping Quadruped for Planetary Exploration Utilizing Reinforcement Learning for In-Flight Attitude Control},
author = {Jørgen Anker Olsen and Grzegorz Malczyk and Kostas Alexis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.03574},
year = {2025}
}
备注
7 pages, 6 figures, Accepted to the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2025