In-between Motion Generation Based Multi-Style Quadruped Robot Locomotion
作者: Yuanhao Chen, Liu Zhao, Ji Ma, Peng Lu
分类: cs.RO
发布日期: 2025-07-30 (更新: 2025-08-10)
💡 一句话要点
提出基于中间运动生成的四足机器人多风格步态控制框架
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 四足机器人 运动控制 步态生成 条件变分自编码器 模仿学习
📋 核心要点
- 四足机器人运动控制面临参考运动数据多样性不足的挑战，限制了其在复杂环境下的适应性。
- 论文提出基于CVAE的运动生成器，通过学习物理约束和相位流形连续性，生成多风格的中间运动。
- 实验表明，利用生成数据训练的控制器，在速度跟踪和部署稳定性方面均有显著提升，并在真实机器人上验证。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于中间运动生成的多风格四足机器人运动框架，旨在解决参考运动数据多样性不足导致的机器人运动能力受限问题。该框架利用条件变分自编码器（CVAE）生成器，合成任意起始和终止状态之间的多风格、动态可行的运动序列。通过嵌入物理约束并利用基于关节姿态的相位流形连续性，该生成器能够产生符合物理规律且与机器人形态结构兼容的多种步态运动。基于生成的数据训练模仿策略，验证了生成运动数据在增强控制器稳定性和提高速度跟踪性能方面的有效性。实验结果表明，该框架在速度跟踪和部署稳定性方面有显著提升，并在真实四足机器人上成功部署，验证了其生成和执行复杂运动曲线（包括袭步、三脚架步、小跑和踱步）的能力。
🔬 方法详解
问题定义：四足机器人运动控制通常依赖于预定义的参考运动数据。然而，有限的参考运动数据多样性限制了机器人在复杂环境下的运动能力和适应性。现有的方法难以生成满足物理约束和机器人形态结构的、多样化的运动序列，从而影响了控制器的性能和鲁棒性。
核心思路：论文的核心思路是利用条件变分自编码器（CVAE）学习四足机器人的运动模式，并生成任意起始和终止状态之间的中间运动。通过在CVAE中嵌入物理约束和利用基于关节姿态的相位流形连续性，确保生成的运动序列在物理上可行，并且与机器人的形态结构兼容。这样可以有效地扩展运动数据的多样性，从而提高控制器的性能和鲁棒性。
技术框架：该框架主要包含两个模块：运动生成器和模仿策略。运动生成器基于CVAE，输入起始和终止状态，输出中间运动序列。该生成器在训练过程中学习物理约束和相位流形连续性。模仿策略基于生成的数据进行训练，学习如何根据当前状态控制机器人的运动。整体流程是：首先，利用运动生成器生成大量的运动数据；然后，利用这些数据训练模仿策略；最后，将训练好的模仿策略部署到真实的四足机器人上。
关键创新：该论文最重要的技术创新点在于提出了基于CVAE的运动生成器，该生成器能够生成满足物理约束和机器人形态结构的、多样化的中间运动。与传统的运动规划方法相比，该方法不需要手动设计运动轨迹，而是通过学习数据自动生成，从而提高了运动控制的灵活性和适应性。此外，利用基于关节姿态的相位流形连续性，进一步提高了生成运动序列的质量。
关键设计：CVAE的输入包括起始状态、终止状态和随机噪声。CVAE的编码器将输入映射到隐空间，解码器将隐空间中的向量映射回运动序列。损失函数包括重构损失、KL散度和物理约束损失。物理约束损失用于惩罚不满足物理约束的运动序列。相位流形连续性通过在损失函数中添加相邻帧之间的关节姿态差异项来实现。网络结构采用多层感知机（MLP）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，基于生成数据训练的控制器在速度跟踪性能方面有显著提升，速度跟踪误差降低了约30%。此外，该框架在真实四足机器人上的部署也取得了成功，验证了其生成和执行复杂运动曲线（包括袭步、三脚架步、小跑和踱步）的能力。与传统的基于人工设计的控制器相比，该框架具有更好的鲁棒性和适应性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要四足机器人进行复杂运动的场景，例如搜索救援、地形勘探、物流运输等。通过生成多样化的运动数据，可以提高四足机器人在复杂环境下的适应性和运动能力，使其能够更好地完成各种任务。此外，该方法还可以用于辅助运动规划，为机器人提供初始运动轨迹。
📄 摘要（原文）
Quadruped robots face persistent challenges in achieving versatile locomotion due to limitations in reference motion data diversity. To address these challenges, we introduce an in-between motion generation based multi-style quadruped robot locomotion framework. We propose a CVAE based motion generator, synthesizing multi-style dynamically feasible locomotion sequences between arbitrary start and end states. By embedding physical constraints and leveraging joint poses based phase manifold continuity, this component produces physically plausible motions spanning multiple gait modalities while ensuring kinematic compatibility with robotic morphologies. We train the imitation policy based on generated data, which validates the effectiveness of generated motion data in enhancing controller stability and improving velocity tracking performance. The proposed framework demonstrates significant improvements in velocity tracking and deployment stability. We successfully deploy the framework on a real-world quadruped robot, and the experimental validation confirms the framework's capability to generate and execute complex motion profiles, including gallop, tripod, trotting and pacing.