UMC: Unified Resilient Controller for Legged Robots with Joint Malfunctions

📄 arXiv: 2502.03035v1 📥 PDF

作者: Yu Qiu, Xin Lin, Jingbo Wang, Xiangtai Li, Lu Qi, Ming-Hsuan Yang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-02-05

💡 一句话要点

提出UMC：一种用于关节故障腿式机器人的统一鲁棒控制器

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 腿式机器人 鲁棒控制 故障恢复 自适应控制 掩蔽机制

📋 核心要点

  1. 现有腿式机器人损伤适应方法泛化性差、维护复杂，难以应对实际应用中多种不可预测的损伤。
  2. UMC通过两阶段训练和掩蔽机制，使机器人学会忽略故障肢体，自适应调整步态，提升抗损伤能力。
  3. 实验表明，UMC在多种运动任务中显著提升了任务完成能力，Transformer模型平均提升36%，MLP模型平均提升39%。

📝 摘要（中文）

针对腿式机器人适应不可预测损伤的关键问题，现有基于多策略或元学习框架的方法存在泛化能力有限和维护复杂等挑战。本文首先分析并总结了包括传感器故障和关节功能障碍在内的八种损伤场景。然后，提出了一种新颖的、无模型的、两阶段训练框架，即统一故障控制器（UMC），该框架结合了掩蔽机制以增强损伤恢复能力。具体而言，该模型首先在正常环境中进行训练，以确保在标准条件下的鲁棒性能。在第二阶段，我们使用掩码来防止腿式机器人依赖于发生故障的肢体，从而在发生故障时实现自适应步态和运动调整。实验结果表明，我们的方法在三个运动任务中，Transformer模型的任务完成能力平均提高了36%，MLP模型提高了39%。源代码和训练好的模型将公开。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决腿式机器人在关节出现故障或其他损伤时，如何保持运动能力和任务完成能力的问题。现有方法，如多策略学习或元学习，通常需要针对每种故障情况训练单独的策略，泛化性差，且维护成本高昂。这些方法难以适应实际应用中可能出现的各种未知损伤。

核心思路：论文的核心思路是训练一个统一的控制器，使其能够通过掩蔽机制自适应地忽略故障肢体，并调整步态以保持平衡和运动。这种方法避免了为每种故障情况训练单独策略的需要，提高了泛化性和鲁棒性。

技术框架：UMC框架包含两个训练阶段。第一阶段，模型在正常环境下进行训练，学习基本的运动技能。第二阶段，引入掩蔽机制，随机屏蔽部分关节的输入，模拟关节故障。模型通过学习在部分信息缺失的情况下完成任务，提高抗损伤能力。整体流程是先正常训练，再进行抗损伤训练。

关键创新：UMC的关键创新在于其统一的训练框架和掩蔽机制。与传统方法需要为每种故障单独训练不同，UMC通过一个模型学习适应多种故障情况。掩蔽机制模拟了关节故障，迫使模型学习不依赖于特定肢体的运动策略，从而提高了鲁棒性。

关键设计：UMC使用Transformer或MLP作为基础控制器。掩蔽机制通过随机将部分关节的输入置零来实现。损失函数包括运动任务相关的损失（例如，前进速度、方向）和平衡相关的损失（例如，重心高度、姿态）。具体参数设置（如掩蔽概率、损失权重）未知。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，UMC在三种不同的运动任务中显著提高了腿式机器人的任务完成能力。具体而言，对于使用Transformer作为控制器的机器人，任务完成能力平均提高了36%；对于使用MLP作为控制器的机器人，任务完成能力平均提高了39%。这些结果表明，UMC能够有效地提高腿式机器人的抗损伤能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于搜救机器人、巡检机器人、物流机器人等需要在复杂和不确定环境中工作的腿式机器人。通过提高机器人的抗损伤能力，可以使其在恶劣环境下更好地完成任务，例如在地震废墟中搜寻幸存者，或在崎岖地形上进行巡检。该技术还有助于降低机器人的维护成本，延长其使用寿命。

📄 摘要（原文）

Adaptation to unpredictable damages is crucial for autonomous legged robots, yet existing methods based on multi-policy or meta-learning frameworks face challenges like limited generalization and complex maintenance. To address this issue, we first analyze and summarize eight types of damage scenarios, including sensor failures and joint malfunctions. Then, we propose a novel, model-free, two-stage training framework, Unified Malfunction Controller (UMC), incorporating a masking mechanism to enhance damage resilience. Specifically, the model is initially trained with normal environments to ensure robust performance under standard conditions. In the second stage, we use masks to prevent the legged robot from relying on malfunctioning limbs, enabling adaptive gait and movement adjustments upon malfunction. Experimental results demonstrate that our approach improves the task completion capability by an average of 36% for the transformer and 39% for the MLP across three locomotion tasks. The source code and trained models will be made available to the public.