Jump-Start Reinforcement Learning with Self-Evolving Priors for Extreme Monopedal Locomotion
作者: Ziang Zheng, Guojian Zhan, Shiqi Liu, Yao Lyu, Tao Zhang, Shengbo Eben Li
分类: cs.RO, cs.LG
发布日期: 2025-07-01
💡 一句话要点
提出JumpER框架，通过自进化先验强化学习解决单足机器人极端地形跳跃难题
🎯 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: 强化学习 机器人控制 单足跳跃 欠驱动系统 地形适应 自进化先验 课程学习
📋 核心要点
- 单足跳跃机器人面临极端欠驱动和复杂地形的双重挑战，传统强化学习方法因早期交互不稳定和奖励反馈不可靠而难以训练。
- JumpER通过迭代自举先前学习的策略，动态生成自进化先验，逐步改进和增强策略指导，从而稳定探索和优化。
- JumpER结合三阶段课程学习，使四足机器人首次在复杂地形上实现稳健的单足跳跃，并能有效处理传统方法难以克服的场景。
📝 摘要（中文）
强化学习在四足机器人敏捷运动方面展现了巨大潜力。然而，直接训练策略来同时处理双重极端挑战，即极端欠驱动和极端地形（如单足跳跃任务），仍然极具挑战性，因为早期交互不稳定且奖励反馈不可靠。为了解决这个问题，我们提出JumpER（通过自进化先验启动强化学习），这是一个强化学习训练框架，它将策略学习构建为多个复杂度递增的阶段。通过迭代引导先前学习的策略来动态生成自进化先验，JumpER逐步改进和增强指导，从而稳定探索和策略优化，而无需依赖外部专家先验或手工设计的奖励塑造。具体来说，当与一个结构化的三阶段课程相结合时，该课程逐步发展动作模态、观察空间和任务目标，JumpER首次使四足机器人能够在不可预测的地形上实现稳健的单足跳跃。值得注意的是，由此产生的策略有效地处理了传统方法难以克服的具有挑战性的场景，包括高达60厘米的宽间隙、不规则间隔的楼梯以及距离从15厘米到35厘米不等的踏脚石。因此，JumpER为解决极端欠驱动和极端地形双重挑战下的运动任务提供了一种有原则且可扩展的方法。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决单足机器人在极端地形下进行跳跃运动的强化学习训练问题。现有方法在处理这种同时存在极端欠驱动和极端地形挑战的任务时，面临着早期训练阶段交互不稳定、奖励信号稀疏且不可靠等问题，导致策略难以收敛。
核心思路：论文的核心思路是通过构建一个多阶段的强化学习训练框架，利用自进化先验来引导策略学习。该框架通过迭代地利用先前学习到的策略，生成动态变化的先验知识，从而稳定探索过程，并逐步提升策略的性能。这种自进化先验避免了对外部专家知识或手工设计的奖励函数的依赖。
技术框架：JumpER框架包含一个结构化的三阶段课程学习过程，以及一个自进化先验生成机制。三个阶段依次演化动作模态、观察空间和任务目标，逐步增加任务的复杂性。自进化先验生成机制则通过迭代地利用先前阶段学习到的策略，生成指导当前阶段学习的先验知识。整体流程是从简单到复杂，逐步引导策略学习。
关键创新：JumpER的关键创新在于提出了自进化先验的概念，并将其应用于强化学习训练中。与传统的依赖固定先验或手工设计的奖励函数的方法不同，JumpER的先验知识是动态变化的，能够根据当前的学习状态进行调整，从而更好地引导策略学习。这种自适应的先验知识生成机制是解决极端地形下单足跳跃问题的关键。
关键设计：论文中涉及的关键设计包括：三阶段课程学习的具体内容（动作模态、观察空间、任务目标的演化方式），自进化先验的具体生成方法（如何利用先前策略生成先验），以及强化学习算法的选择和参数设置。具体的损失函数和网络结构等细节在论文中可能有所描述，但摘要中未明确提及。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，JumpER框架能够使四足机器人在不可预测的地形上实现稳健的单足跳跃，并能有效处理高达60厘米的宽间隙、不规则间隔的楼梯以及距离从15厘米到35厘米不等的踏脚石等复杂场景。这些场景是传统方法难以克服的，证明了JumpER框架的优越性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于搜救机器人、勘探机器人等领域，使其能够在复杂、崎岖的地形环境下进行高效的移动和作业。此外，该方法也为其他欠驱动机器人的运动控制提供了新的思路，有助于提升机器人在复杂环境下的适应性和鲁棒性。未来，该技术有望扩展到更多类型的机器人和更复杂的运动任务中。
📄 摘要（原文）
Reinforcement learning (RL) has shown great potential in enabling quadruped robots to perform agile locomotion. However, directly training policies to simultaneously handle dual extreme challenges, i.e., extreme underactuation and extreme terrains, as in monopedal hopping tasks, remains highly challenging due to unstable early-stage interactions and unreliable reward feedback. To address this, we propose JumpER (jump-start reinforcement learning via self-evolving priors), an RL training framework that structures policy learning into multiple stages of increasing complexity. By dynamically generating self-evolving priors through iterative bootstrapping of previously learned policies, JumpER progressively refines and enhances guidance, thereby stabilizing exploration and policy optimization without relying on external expert priors or handcrafted reward shaping. Specifically, when integrated with a structured three-stage curriculum that incrementally evolves action modality, observation space, and task objective, JumpER enables quadruped robots to achieve robust monopedal hopping on unpredictable terrains for the first time. Remarkably, the resulting policy effectively handles challenging scenarios that traditional methods struggle to conquer, including wide gaps up to 60 cm, irregularly spaced stairs, and stepping stones with distances varying from 15 cm to 35 cm. JumpER thus provides a principled and scalable approach for addressing locomotion tasks under the dual challenges of extreme underactuation and extreme terrains.