Learning Diverse Natural Behaviors for Enhancing the Agility of Quadrupedal Robots

📄 arXiv: 2505.09979v1 📥 PDF

作者: Huiqiao Fu, Haoyu Dong, Wentao Xu, Zhehao Zhou, Guizhou Deng, Kaiqiang Tang, Daoyi Dong, Chunlin Chen

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-15

💡 一句话要点

提出集成控制器以解决四足机器人灵活性不足问题

🎯 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 灵活性 生成对抗学习 任务特定控制 运动捕捉 深度学习 自然行为 模拟器优化

📋 核心要点

  1. 现有方法主要集中于模仿特定行为，难以在复杂环境中实现多样化的自然行为。
  2. 本文提出的集成控制器结合了基本行为控制器和任务特定控制器，利用生成对抗模仿学习和特权学习来提升灵活性。
  3. 实验结果显示，经过训练的机器人在四足灵活性挑战中表现出色，平均速度达到1.1 m/s，峰值速度为3.2 m/s。

📝 摘要（中文）

实现动物般的灵活性是四足机器人领域的长期目标。尽管近期研究成功模仿了特定行为，但在真实环境中使机器人复制更广泛的自然行为仍然是一个开放性挑战。本文提出了一种集成控制器，包括基本行为控制器（BBC）和任务特定控制器（TSC），能够在增强模拟器中有效学习多样的自然四足行为，并高效转移到现实世界。BBC通过一种新颖的半监督生成对抗模仿学习算法，从真实狗的运动捕捉数据中提取多样的行为风格，实现平滑的行为过渡。TSC则通过特权学习协调BBC高效执行各种任务。此外，采用进化对抗模拟器识别优化模拟器，使其与现实紧密对齐。经过训练，机器人展现出多样的自然行为，在四足灵活性挑战中以平均速度1.1 m/s完成任务，并在跨越障碍时达到峰值速度3.2 m/s。这项工作为四足机器人实现动物般的灵活性迈出了重要一步。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决四足机器人在真实环境中复制多样自然行为的挑战。现有方法多集中于特定行为的模仿，缺乏灵活性和适应性。

核心思路：论文提出的集成控制器通过基本行为控制器（BBC）和任务特定控制器（TSC）相结合，利用半监督生成对抗模仿学习和特权学习来实现多样化的行为学习与任务执行。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：BBC负责从运动捕捉数据中提取行为风格，TSC则协调BBC执行具体任务。训练过程中，BBC通过调整潜在变量实现行为平滑过渡，TSC利用深度图像进行任务协调。

关键创新：最重要的技术创新在于采用半监督生成对抗模仿学习算法，使机器人能够从真实数据中学习多样化的行为风格，并通过进化对抗模拟器优化模拟环境，增强现实感。

关键设计：在设计中，BBC的训练依赖于离散和连续潜在变量的调整，TSC则通过深度图像输入进行特权学习，确保任务执行的高效性。

📊 实验亮点

实验结果表明，经过训练的四足机器人在灵活性挑战中表现优异，平均速度达到1.1 m/s，跨越障碍时峰值速度达到3.2 m/s，显示出显著的性能提升，标志着向动物般灵活性的迈进。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括服务机器人、救援机器人和娱乐机器人等，能够在复杂的真实环境中执行多样化任务，提升机器人的实用性和灵活性。未来，随着技术的进一步发展，四足机器人有望在更多领域得到广泛应用。

📄 摘要（原文）

Achieving animal-like agility is a longstanding goal in quadrupedal robotics. While recent studies have successfully demonstrated imitation of specific behaviors, enabling robots to replicate a broader range of natural behaviors in real-world environments remains an open challenge. Here we propose an integrated controller comprising a Basic Behavior Controller (BBC) and a Task-Specific Controller (TSC) which can effectively learn diverse natural quadrupedal behaviors in an enhanced simulator and efficiently transfer them to the real world. Specifically, the BBC is trained using a novel semi-supervised generative adversarial imitation learning algorithm to extract diverse behavioral styles from raw motion capture data of real dogs, enabling smooth behavior transitions by adjusting discrete and continuous latent variable inputs. The TSC, trained via privileged learning with depth images as input, coordinates the BBC to efficiently perform various tasks. Additionally, we employ evolutionary adversarial simulator identification to optimize the simulator, aligning it closely with reality. After training, the robot exhibits diverse natural behaviors, successfully completing the quadrupedal agility challenge at an average speed of 1.1 m/s and achieving a peak speed of 3.2 m/s during hurdling. This work represents a substantial step toward animal-like agility in quadrupedal robots, opening avenues for their deployment in increasingly complex real-world environments.