Benchmarking Model Predictive Control and Reinforcement Learning Based Control for Legged Robot Locomotion in MuJoCo Simulation

📄 arXiv: 2501.16590v1 📥 PDF

作者: Shivayogi Akki, Tan Chen

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2025-01-28

💡 一句话要点

对比MPC与RL在MuJoCo中四足机器人步态控制性能，分析其优劣势。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 四足机器人 模型预测控制 强化学习 步态控制 MuJoCo仿真

📋 核心要点

  1. 现有四足机器人控制方法缺乏在标准化条件下的直接对比分析，难以指导实际应用中的策略选择。
  2. 本文在MuJoCo中对Unitree Go1进行基准测试，对比MPC和RL在直线行走任务中的抗扰动性、能量效率和地形适应性。
  3. 实验结果表明，RL在抗扰动和能量效率方面更优，而MPC在从较大扰动中恢复的能力更强，各有优劣。

📝 摘要（中文）

本文针对四足机器人控制领域中模型预测控制（MPC）和强化学习（RL）两种主流策略，在MuJoCo仿真环境下，对Unitree Go1四足机器人进行了基准测试。研究聚焦于恒定速度直线行走任务，并从抗扰动性、能量效率和地形适应性等方面评估了两种控制器的性能。结果表明，RL在处理扰动和维持能量效率方面表现出色，但由于其依赖于针对特定环境学习的策略，泛化到新地形的能力较弱。相比之下，MPC通过其基于优化的方法，在从较大扰动中恢复的能力更强，并能平衡机器人关节的控制力。该研究清晰地揭示了RL和MPC的优势与局限性，为四足机器人应用中选择合适的控制策略提供了参考。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决四足机器人控制策略选择的问题。现有方法，如MPC和RL，各有优缺点，但在统一的基准测试下缺乏直接对比，难以指导实际应用中针对特定任务选择合适的控制策略。现有研究通常侧重于优化单一控制器的性能，而忽略了不同控制策略在相同条件下的对比分析。

核心思路：论文的核心思路是在标准化的MuJoCo仿真环境中，对MPC和RL控制器进行直接对比。通过控制Unitree Go1四足机器人执行直线行走任务，并从抗扰动性、能量效率和地形适应性三个方面评估其性能，从而揭示两种控制策略的优势和局限性。

技术框架：整体框架包括：1) 在MuJoCo中搭建Unitree Go1的仿真环境；2) 分别设计基于MPC和RL的控制器；3) 设置直线行走任务，并施加扰动；4) 采集数据，评估抗扰动性、能量效率和地形适应性。MPC控制器基于预定义的机器人动力学模型进行实时优化，而RL控制器则通过与环境交互学习控制策略。

关键创新：论文的关键创新在于提供了一个标准化的基准测试平台，用于直接比较MPC和RL在四足机器人控制中的性能。以往研究多关注单一方法的改进，缺乏这种直接的、量化的对比分析。通过这种对比，可以更清晰地了解两种方法的适用场景和潜在改进方向。

关键设计：MPC控制器的关键设计包括精确的机器人动力学模型、合适的优化目标函数（例如，跟踪期望速度、最小化关节力矩）以及有效的优化算法。RL控制器的关键设计包括选择合适的强化学习算法（例如，PPO、SAC）、设计奖励函数（例如，鼓励前进、惩罚能量消耗）以及调整网络结构和超参数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在抗扰动方面，RL表现出更快的响应速度和更高的能量效率。然而，MPC在从较大扰动中恢复的能力更强，能够更好地平衡机器人关节的控制力。在地形适应性方面，RL由于依赖于特定环境的学习策略，泛化能力较弱，而MPC则表现出更好的适应性。这些结果为四足机器人控制策略的选择提供了量化的依据。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于四足机器人的控制系统设计，帮助工程师根据具体应用场景选择合适的控制策略。例如，在需要高能量效率和快速响应的场景中，可以选择RL；而在需要较强鲁棒性和从大扰动中恢复能力的场景中，可以选择MPC。此外，该研究提供的基准测试平台，也可用于评估新的四足机器人控制算法。

📄 摘要（原文）

Model Predictive Control (MPC) and Reinforcement Learning (RL) are two prominent strategies for controlling legged robots, each with unique strengths. RL learns control policies through system interaction, adapting to various scenarios, whereas MPC relies on a predefined mathematical model to solve optimization problems in real-time. Despite their widespread use, there is a lack of direct comparative analysis under standardized conditions. This work addresses this gap by benchmarking MPC and RL controllers on a Unitree Go1 quadruped robot within the MuJoCo simulation environment, focusing on a standardized task-straight walking at a constant velocity. Performance is evaluated based on disturbance rejection, energy efficiency, and terrain adaptability. The results show that RL excels in handling disturbances and maintaining energy efficiency but struggles with generalization to new terrains due to its dependence on learned policies tailored to specific environments. In contrast, MPC shows enhanced recovery capabilities from larger perturbations by leveraging its optimization-based approach, allowing for a balanced distribution of control efforts across the robot's joints. The results provide a clear understanding of the advantages and limitations of both RL and MPC, offering insights into selecting an appropriate control strategy for legged robotic applications.