Reinforcement Learning for Ballbot Navigation in Uneven Terrain

📄 arXiv: 2505.18417v1 📥 PDF

作者: Achkan Salehi

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-05-23

备注: 6 pages, 8 figures, 2 tables

💡 一句话要点

提出基于强化学习的Ballbot导航方法以解决不平坦地形问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 Ballbot 不平坦地形 机器人导航 开源模拟器 MuJoCo 控制理论 数据效率

📋 核心要点

  1. 现有的Ballbot导航方法主要依赖控制理论，缺乏对强化学习的深入研究，尤其是在复杂环境中的应用。
  2. 本文提出了一种基于MuJoCo的开源Ballbot模拟器，利用强化学习方法进行Ballbot在不平坦地形中的导航。
  3. 实验结果表明，经过适当的外部观测条件设置和奖励塑形，RL策略能够在合理的数据量下有效导航。

📝 摘要（中文）

Ballbot（即球平衡机器人）的导航通常依赖于控制理论（CT）的方法，而应用强化学习（RL）于此问题的研究相对较少，且通常仅限于特定子任务（如平衡恢复）。与基于CT的方法不同，RL不需要对环境动态（如球与地面之间的滑动缺失）做简化假设。除了在建模上的准确性提升外，RL代理还可以轻松地基于额外观测（如深度图）进行条件设置，而无需从第一原理出发进行显式公式化，从而增强适应性。尽管有这些优势，关于RL方法在Ballbot控制和导航中的能力、数据效率及局限性仍然缺乏研究。此外，针对该任务的开源、RL友好的模拟器也明显缺乏。本文提出了一个基于MuJoCo的开源Ballbot模拟，并展示了通过适当的外部观测条件设置和奖励塑形，经典无模型RL方法学习的策略能够有效地在随机生成的不平坦地形中导航，所需数据量合理（在500Hz的系统上运行四到五小时）。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决Ballbot在不平坦地形中导航的挑战，现有方法多依赖控制理论，缺乏对环境动态的灵活适应能力。

核心思路：通过引入强化学习，本文能够在不需要简化假设的情况下，利用外部观测信息（如深度图）来增强Ballbot的导航能力。

技术框架：整体架构包括基于MuJoCo的模拟环境，RL代理通过接收外部观测信息进行训练，采用奖励塑形来优化导航策略。

关键创新：本文的主要创新在于提出了一种开源的Ballbot模拟器，并展示了RL方法在复杂环境中的有效性，突破了传统控制理论的局限。

关键设计：在训练过程中，设置了适当的奖励函数以引导代理学习，并使用了经典的无模型RL算法，确保在合理的数据量下实现有效的导航。

📊 实验亮点

实验结果显示，经过适当的外部观测条件设置和奖励塑形，所提出的RL策略能够在随机生成的不平坦地形中有效导航，所需数据量仅为四到五小时，且系统运行频率为500Hz，展示了良好的数据效率和适应性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括服务机器人、自动驾驶和智能玩具等，能够在复杂和动态的环境中实现更高效的导航和控制。未来，随着技术的进步，该方法可能会在更多实际场景中得到应用，提升机器人在不平坦地形中的适应能力和智能水平。

📄 摘要（原文）

Ballbot (i.e. Ball balancing robot) navigation usually relies on methods rooted in control theory (CT), and works that apply Reinforcement learning (RL) to the problem remain rare while generally being limited to specific subtasks (e.g. balance recovery). Unlike CT based methods, RL does not require (simplifying) assumptions about environment dynamics (e.g. the absence of slippage between the ball and the floor). In addition to this increased accuracy in modeling, RL agents can easily be conditioned on additional observations such as depth-maps without the need for explicit formulations from first principles, leading to increased adaptivity. Despite those advantages, there has been little to no investigation into the capabilities, data-efficiency and limitations of RL based methods for ballbot control and navigation. Furthermore, there is a notable absence of an open-source, RL-friendly simulator for this task. In this paper, we present an open-source ballbot simulation based on MuJoCo, and show that with appropriate conditioning on exteroceptive observations as well as reward shaping, policies learned by classical model-free RL methods are capable of effectively navigating through randomly generated uneven terrain, using a reasonable amount of data (four to five hours on a system operating at 500hz).