Masked Sensory-Temporal Attention for Sensor Generalization in Quadruped Locomotion

📄 arXiv: 2409.03332v2 📥 PDF

作者: Dikai Liu, Tianwei Zhang, Jianxiong Yin, Simon See

分类: cs.RO

发布日期: 2024-09-05 (更新: 2025-03-12)

备注: Accepted for ICRA 2025. Project website for video: https://johnliudk.github.io/msta/

💡 一句话要点

提出Masked Sensory-Temporal Attention机制，提升四足机器人运动策略在不同传感器配置下的泛化能力

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 四足机器人 运动控制 传感器融合 注意力机制 Transformer 泛化能力 鲁棒性

📋 核心要点

  1. 现有基于学习的四足机器人运动策略难以处理各种本体感受信息的组合，限制了其泛化能力。
  2. 论文提出Masked Sensory-Temporal Attention (MSTA)机制，通过传感器级别的注意力增强感觉-时间理解，从而处理不同的传感器数据组合。
  3. MSTA即使在大量信息缺失的情况下也能有效理解自身状态，并能部署在物理系统上，具有良好的鲁棒性和实用性。

📝 摘要（中文）

随着对四足机器人关注的日益增加，一种能够处理不同机器人模型和传感器输入的通用策略变得非常有益。尽管已经提出了几种解决不同形态的方法，但对于基于学习的策略来说，管理各种本体感受信息的组合仍然是一个挑战。本文提出了一种用于四足机器人运动的Masked Sensory-Temporal Attention (MSTA)机制，该机制基于Transformer并采用掩码。它采用直接的传感器级别注意力来增强感觉-时间理解，并处理不同的传感器数据组合，作为整合未知信息的基础。MSTA即使在缺失大部分信息的情况下也能有效地理解其状态，并且足够灵活，可以部署在物理系统上，尽管输入序列很长。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于学习的四足机器人运动控制方法在面对不同机器人模型和传感器配置时，泛化能力不足。尤其是在传感器信息不完整或组合方式变化时，性能会显著下降。现有方法难以有效利用不同类型的本体感受信息，并且对缺失信息的鲁棒性较差。

核心思路：论文的核心思路是利用Transformer的注意力机制，直接在传感器层面建立时间依赖关系，从而更好地理解和融合不同类型的传感器信息。通过引入掩码机制，使模型能够学习在部分传感器信息缺失的情况下进行状态估计和控制，提高对未知传感器组合的适应性。

技术框架：MSTA整体框架基于Transformer架构，输入为一段时间内的传感器数据序列。首先，对每个传感器的数据进行嵌入表示。然后，通过Masked Sensory-Temporal Attention层，学习传感器之间以及时间步之间的依赖关系。最后，利用学习到的状态表示，输出控制指令。该框架可以灵活地处理不同长度的输入序列和不同类型的传感器数据。

关键创新：MSTA的关键创新在于直接在传感器层面应用注意力机制，并引入掩码机制。传统的注意力机制通常应用于更高层次的特征表示，而MSTA直接作用于原始传感器数据，能够更精细地捕捉传感器之间的关系。掩码机制则使模型能够学习在信息不完整的情况下进行推理，提高了鲁棒性。

关键设计：MSTA的关键设计包括：1) 使用多头注意力机制，捕捉不同类型的传感器依赖关系；2) 引入位置编码，保留时间序列信息；3) 使用随机掩码策略，模拟传感器信息缺失的情况；4) 采用合适的损失函数，例如模仿学习损失或强化学习奖励函数，训练控制策略。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过仿真实验验证了MSTA的有效性。实验结果表明，MSTA在不同传感器配置下，相比于传统方法，能够显著提高四足机器人的运动性能和鲁棒性。例如，在部分传感器信息缺失的情况下，MSTA仍然能够保持较高的运动速度和稳定性，并且能够成功部署到物理机器人系统上。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种四足机器人，使其能够在不同的环境和传感器配置下稳定运动。例如，在搜救机器人中，可以应对传感器损坏或信息缺失的情况；在物流机器人中，可以适应不同的负载和地形。此外，该方法还可以推广到其他类型的机器人和控制任务中，提高机器人系统的鲁棒性和泛化能力。

📄 摘要（原文）

With the rising focus on quadrupeds, a generalized policy capable of handling different robot models and sensor inputs becomes highly beneficial. Although several methods have been proposed to address different morphologies, it remains a challenge for learning-based policies to manage various combinations of proprioceptive information. This paper presents Masked Sensory-Temporal Attention (MSTA), a novel transformer-based mechanism with masking for quadruped locomotion. It employs direct sensor-level attention to enhance the sensory-temporal understanding and handle different combinations of sensor data, serving as a foundation for incorporating unseen information. MSTA can effectively understand its states even with a large portion of missing information, and is flexible enough to be deployed on physical systems despite the long input sequence.