Robust RL Control for Bipedal Locomotion with Closed Kinematic Chains
作者: Egor Maslennikov, Eduard Zaliaev, Nikita Dudorov, Oleg Shamanin, Karanov Dmitry, Gleb Afanasev, Alexey Burkov, Egor Lygin, Simeon Nedelchev, Evgeny Ponomarev
分类: cs.RO
发布日期: 2025-07-14
💡 一句话要点
提出一种考虑闭链动力学的鲁棒强化学习方法，用于双足机器人运动控制
🎯 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: 双足机器人 强化学习 闭链动力学 运动控制 鲁棒性 sim-to-real 对抗训练
📋 核心要点
- 现有强化学习方法简化双足机器人闭链结构为串联模型，忽略了关键动力学特性，导致sim-to-real迁移效果差。
- 论文提出一种强化学习框架，显式地考虑闭链动力学，并通过对称损失、对抗训练和网络正则化增强鲁棒性。
- 实验结果表明，该方法在复杂地形上表现出更强的运动控制能力，显著优于简化模型的方法。
📝 摘要（中文）
为解决双足机器人闭链运动控制器的鲁棒性问题，本研究提出了一种强化学习框架，该框架显式地考虑了闭链动力学。现有方法通常将这些并联机构简化为串联模型进行训练，但这种简化忽略了关节耦合、摩擦动力学和电机空间控制特性，严重影响了从仿真到真实的迁移。本研究在定制机器人TopA上验证了该框架，通过对称感知损失函数、对抗训练和目标网络正则化来增强策略的鲁棒性。实验结果表明，该方法在各种地形上实现了稳定的运动，显著优于基于简化运动学模型的方法。
🔬 方法详解
问题定义：现有双足机器人运动控制的强化学习方法，通常将闭链机构简化为串联模型，忽略了关节耦合、摩擦动力学等重要因素。这导致训练出的策略在仿真环境中表现良好，但在真实机器人上的泛化能力较差，即sim-to-real迁移效果不佳。因此，需要一种能够有效处理闭链动力学的强化学习方法，以提高控制器的鲁棒性和真实环境适应性。
核心思路：论文的核心思路是直接在强化学习框架中建模并利用闭链动力学。通过显式地考虑闭链机构的约束和相互作用，使智能体能够学习到更符合真实机器人运动特性的控制策略。此外，论文还引入了对称感知损失函数、对抗训练和目标网络正则化等技术，进一步增强策略的鲁棒性和泛化能力。
技术框架：该强化学习框架包含以下主要模块：1) 环境模型：使用物理引擎模拟双足机器人及其所处的环境，重点在于精确建模闭链动力学。2) 智能体：采用深度神经网络作为策略网络，输入为机器人的状态信息，输出为控制指令。3) 奖励函数：设计合理的奖励函数，引导智能体学习期望的运动行为，例如前进速度、稳定性等。4) 训练过程：使用强化学习算法（例如PPO）迭代更新策略网络，通过与环境交互获取经验，并利用这些经验优化策略。
关键创新：论文最重要的技术创新点在于将闭链动力学显式地融入到强化学习框架中。与以往的简化模型方法相比，该方法能够更准确地捕捉机器人的运动特性，从而提高控制策略的鲁棒性和真实环境适应性。此外，对称感知损失函数、对抗训练和目标网络正则化等技术也为策略的鲁棒性提升做出了重要贡献。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 闭链动力学建模：使用多体动力学方法精确建模闭链机构的约束和相互作用。2) 对称感知损失函数：利用机器人的对称性，设计损失函数以鼓励智能体学习对称的运动模式，从而提高策略的鲁棒性。3) 对抗训练：引入对抗扰动，训练智能体在面对外部干扰时仍能保持稳定运动。4) 目标网络正则化：通过对目标网络进行正则化，防止策略过度拟合训练数据，提高泛化能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在多种地形上实现了稳定的双足机器人运动，包括平地、斜坡和不平整地面。与基于简化运动学模型的方法相比，该方法在速度、稳定性和鲁棒性方面均有显著提升。具体数据未知，但摘要强调了“significantly outperforming”简化模型方法。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种双足机器人的运动控制，尤其是在复杂地形或存在外部干扰的情况下。例如，可用于开发能够在崎岖地形上行走的搜救机器人，或是在拥挤环境中稳定行走的助行机器人。该方法也有潜力推广到其他具有闭链结构的机器人系统，如多足机器人、机械臂等。
📄 摘要（原文）
Developing robust locomotion controllers for bipedal robots with closed kinematic chains presents unique challenges, particularly since most reinforcement learning (RL) approaches simplify these parallel mechanisms into serial models during training. We demonstrate that this simplification significantly impairs sim-to-real transfer by failing to capture essential aspects such as joint coupling, friction dynamics, and motor-space control characteristics. In this work, we present an RL framework that explicitly incorporates closed-chain dynamics and validate it on our custom-built robot TopA. Our approach enhances policy robustness through symmetry-aware loss functions, adversarial training, and targeted network regularization. Experimental results demonstrate that our integrated approach achieves stable locomotion across diverse terrains, significantly outperforming methods based on simplified kinematic models.