PALo: Learning Posture-Aware Locomotion for Quadruped Robots

📄 arXiv: 2503.04462v1 📥 PDF

作者: Xiangyu Miao, Jun Sun, Hang Lai, Xinpeng Di, Jiahang Cao, Yong Yu, Weinan Zhang

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2025-03-06

💡 一句话要点

PALo：一种用于四足机器人的姿态感知运动学习方法，提升复杂地形的敏捷性和鲁棒性。

🎯 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 运动控制 深度强化学习 姿态感知 具身智能

📋 核心要点

  1. 现有四足机器人运动控制方法主要关注速度跟踪，忽略了在复杂地形中平衡敏捷性和鲁棒性的需求。
  2. PALo通过端到端深度强化学习，实现姿态感知的运动控制，允许机器人实时调整高度、俯仰角和横滚角。
  3. PALo在仿真环境中训练，无需微调即可迁移到真实世界，并在复杂地形上实现了实时的运动和姿态控制。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为PALo的端到端深度强化学习框架，用于四足机器人的姿态感知运动控制，旨在平衡机器人在复杂地形上的敏捷性和鲁棒性。PALo能够同时处理线速度和角速度的跟踪，并实时调整机器人身体的高度、俯仰角和横滚角。该方法将运动控制问题建模为部分可观测马尔可夫决策过程，并采用非对称的Actor-Critic架构来克服从仿真到现实的挑战。通过定制化的训练课程，PALo在仿真环境中实现了敏捷的姿态感知运动控制，并成功迁移到真实环境中，无需进行微调，从而可以在复杂地形上实时控制四足机器人的运动和身体姿态。深入的实验分析验证了PALo的有效性，并确定了其关键组成部分。这项研究为四足机器人在更高维度指令空间中的底层运动控制提供了新的可能性，并为未来具身智能的上层模块研究奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：现有四足机器人运动控制方法主要关注速度跟踪，缺乏对机器人姿态的精确控制，难以在复杂地形上实现敏捷且鲁棒的运动。痛点在于难以同时优化速度跟踪、姿态调整以及适应不同地形的能力。

核心思路：PALo的核心思路是将运动控制问题建模为部分可观测马尔可夫决策过程，并利用深度强化学习训练一个能够同时控制线速度、角速度和身体姿态的策略。通过姿态感知，机器人能够更好地适应地形变化，从而提高运动的敏捷性和鲁棒性。

技术框架：PALo采用端到端的非对称Actor-Critic架构。Actor网络负责生成控制指令，Critic网络评估Actor网络生成的策略。整体流程包括：1）从环境中获取状态信息；2）Actor网络根据状态信息生成动作；3）环境执行动作并返回新的状态和奖励；4）Critic网络评估动作的价值；5）利用强化学习算法更新Actor和Critic网络的参数。

关键创新：PALo的关键创新在于姿态感知的运动控制策略。与传统的只关注速度跟踪的方法不同，PALo能够同时控制机器人的线速度、角速度和身体姿态。此外，PALo还采用了定制化的训练课程，使得训练后的策略能够很好地泛化到真实环境中。

关键设计：PALo的关键设计包括：1）使用非对称Actor-Critic架构，其中Critic网络可以访问更多的状态信息，从而提高策略评估的准确性；2）设计了定制化的奖励函数，鼓励机器人跟踪目标速度和姿态，并惩罚不稳定的运动；3）采用了课程学习策略，从简单的地形开始训练，逐步增加地形的复杂性，从而提高策略的泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PALo在仿真环境中实现了高度的运动控制精度和姿态调整能力。更重要的是，PALo训练得到的策略能够零样本迁移到真实机器人上，并在多种复杂地形上实现了稳定的运动和姿态控制。与传统的控制方法相比，PALo在敏捷性和鲁棒性方面均有显著提升。

🎯 应用场景

PALo技术可应用于搜救、勘探、物流等领域，使四足机器人能够在复杂、崎岖的地形上稳定、高效地移动。通过精确控制机器人的姿态，可以提高其在不确定环境中的适应性和操作能力，为未来的具身智能应用奠定基础。

📄 摘要（原文）

With the rapid development of embodied intelligence, locomotion control of quadruped robots on complex terrains has become a research hotspot. Unlike traditional locomotion control approaches focusing solely on velocity tracking, we pursue to balance the agility and robustness of quadruped robots on diverse and complex terrains. To this end, we propose an end-to-end deep reinforcement learning framework for posture-aware locomotion named PALo, which manages to handle simultaneous linear and angular velocity tracking and real-time adjustments of body height, pitch, and roll angles. In PALo, the locomotion control problem is formulated as a partially observable Markov decision process, and an asymmetric actor-critic architecture is adopted to overcome the sim-to-real challenge. Further, by incorporating customized training curricula, PALo achieves agile posture-aware locomotion control in simulated environments and successfully transfers to real-world settings without fine-tuning, allowing real-time control of the quadruped robot's locomotion and body posture across challenging terrains. Through in-depth experimental analysis, we identify the key components of PALo that contribute to its performance, further validating the effectiveness of the proposed method. The results of this study provide new possibilities for the low-level locomotion control of quadruped robots in higher dimensional command spaces and lay the foundation for future research on upper-level modules for embodied intelligence.