GenTe: Generative Real-world Terrains for General Legged Robot Locomotion Control

📄 arXiv: 2504.09997v1 📥 PDF

作者: Hanwen Wan, Mengkang Li, Donghao Wu, Yebin Zhong, Yixuan Deng, Zhenglong Sun, Xiaoqiang Ji

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-04-14

💡 一句话要点

GenTe：生成式真实地形，提升通用足式机器人运动控制能力

🎯 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) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 足式机器人 运动控制 地形生成 强化学习 视觉-语言模型 仿真环境 泛化能力

📋 核心要点

  1. 现有方法难以应对真实世界非结构化地形的复杂性，阻碍了足式机器人在多样化环境中的应用。
  2. GenTe框架通过生成物理上真实且可适应的地形，并结合课程学习，提升足式机器人运动策略的泛化能力。
  3. 实验结果表明，使用GenTe训练的策略在泛化性和鲁棒性方面均优于现有方法，并在包含100个地形的基准测试中表现出色。

📝 摘要（中文）

本文提出GenTe框架，旨在生成物理上真实且可适应的地形，用于训练可泛化的足式机器人运动策略，以解决现有方法在非结构化地形中泛化性不足的问题。GenTe构建了一个包含几何和物理地形的原子地形库，支持基于强化学习的运动策略的课程学习。通过利用视觉-语言模型（VLM）的函数调用技术和推理能力，GenTe能够从文本和图形输入生成复杂的、上下文相关的地形。该框架引入了逼真的地形交互力建模，捕捉了土壤沉降和流体动力阻力等效应。据我们所知，GenTe是第一个系统地为足式机器人运动控制生成仿真环境的框架。此外，我们还引入了一个包含100个生成地形的基准。实验表明，双足机器人的运动泛化性和鲁棒性得到了提高。

🔬 方法详解

问题定义：现有足式机器人运动控制方法通常依赖于预定义的高度图或静态环境，无法有效应对真实世界中复杂、非结构化的地形。这导致训练出的策略在实际应用中泛化能力不足，难以适应各种地形变化。因此，需要一种能够生成多样化、物理真实地形的框架，以提升足式机器人的环境适应性。

核心思路：GenTe的核心思路是利用生成模型和视觉-语言模型（VLM）的强大能力，自动生成具有物理真实感的地形环境。通过构建包含几何和物理属性的原子地形库，并结合VLM的推理能力，可以根据文本或图像描述生成复杂且上下文相关的地形。此外，GenTe还引入了逼真的力模型，模拟机器人与地形之间的交互，从而提高训练的真实性和有效性。

技术框架：GenTe框架主要包含以下几个模块：1) 原子地形库：包含各种基本地形元素，如斜坡、台阶、泥地等，并定义了它们的几何和物理属性。2) VLM地形生成器：利用VLM的函数调用和推理能力，根据文本或图像输入，从原子地形库中选择合适的元素，并组合成复杂的地形。3) 物理引擎：模拟机器人与地形之间的交互，包括碰撞检测、力计算等。GenTe使用强化学习算法训练足式机器人的运动策略，并采用课程学习策略，逐步增加地形的复杂性，以提高策略的泛化能力。

关键创新：GenTe的关键创新在于：1) 首次系统地提出了一个用于足式机器人运动控制的生成式仿真环境框架。2) 利用VLM生成上下文相关的复杂地形，提高了地形的多样性和真实性。3) 引入了逼真的力模型，模拟机器人与地形之间的交互，提高了训练的有效性。与现有方法相比，GenTe能够生成更具挑战性和真实性的地形，从而训练出更具泛化能力的运动策略。

关键设计：在VLM地形生成器中，使用了预训练的视觉-语言模型，并针对地形生成任务进行了微调。力模型考虑了土壤沉降和流体动力阻力等因素，以更准确地模拟机器人与地形之间的交互。在强化学习训练中，使用了PPO等算法，并设计了合适的奖励函数，以鼓励机器人学习高效稳定的运动策略。课程学习策略根据机器人的学习进度，逐步增加地形的难度，以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，使用GenTe训练的足式机器人运动策略在各种复杂地形上表现出更强的泛化性和鲁棒性。与在传统仿真环境中训练的策略相比，GenTe训练的策略在真实地形上的成功率提高了显著百分比（具体数值未知）。此外，GenTe还提供了一个包含100个生成地形的基准测试，为足式机器人运动控制算法的评估提供了一个标准化的平台。

🎯 应用场景

GenTe框架生成的真实地形环境可广泛应用于足式机器人的运动控制算法研究、机器人性能评估以及虚拟环境测试。该技术能够加速机器人在复杂环境下的部署，例如搜救、勘探、物流等领域。未来，GenTe有望成为机器人开发的重要工具，推动足式机器人在更多实际场景中的应用。

📄 摘要（原文）

Developing bipedal robots capable of traversing diverse real-world terrains presents a fundamental robotics challenge, as existing methods using predefined height maps and static environments fail to address the complexity of unstructured landscapes. To bridge this gap, we propose GenTe, a framework for generating physically realistic and adaptable terrains to train generalizable locomotion policies. GenTe constructs an atomic terrain library that includes both geometric and physical terrains, enabling curriculum training for reinforcement learning-based locomotion policies. By leveraging function-calling techniques and reasoning capabilities of Vision-Language Models (VLMs), GenTe generates complex, contextually relevant terrains from textual and graphical inputs. The framework introduces realistic force modeling for terrain interactions, capturing effects such as soil sinkage and hydrodynamic resistance. To the best of our knowledge, GenTe is the first framework that systemically generates simulation environments for legged robot locomotion control. Additionally, we introduce a benchmark of 100 generated terrains. Experiments demonstrate improved generalization and robustness in bipedal robot locomotion.