BarlowWalk: Self-supervised Representation Learning for Legged Robot Terrain-adaptive Locomotion
作者: Haodong Huang, Shilong Sun, Yuanpeng Wang, Chiyao Li, Hailin Huang, Wenfu Xu
分类: cs.RO
发布日期: 2025-07-31
💡 一句话要点
提出BarlowWalk以解决双足机器人地形适应性运动控制问题
🎯 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: 自监督学习 强化学习 双足机器人 地形适应 策略优化 Barlow Twins 运动控制
📋 核心要点
- 现有的双足机器人地形穿越方法训练时间较长，限制了开发效率，尤其是在复杂地形中表现不佳。
- 本文提出的BarlowWalk方法结合了自监督表示学习与改进的PPO，利用Barlow Twins算法构建低维表示空间。
- 仿真实验结果表明，BarlowWalk在复杂地形场景中表现优越，显著提升了机器人运动控制的效率和效果。
📝 摘要（中文）
强化学习（RL）作为一种数据驱动的方法，已成为机器人腿部运动控制问题的有效解决方案。然而，现有的双足机器人地形穿越主流RL方法，如教师-学生策略知识蒸馏，训练时间较长，限制了开发效率。为了解决这一问题，本文提出了BarlowWalk，这是一种改进的近端策略优化（PPO）方法，结合了自监督表示学习。该方法采用Barlow Twins算法构建解耦的潜在空间，将历史观察序列映射到低维表示，并实现自监督。同时，执行者仅需依赖本体感知信息，在连续时间步上实现自监督学习，显著减少对外部地形感知的依赖。仿真实验表明，该方法在复杂地形场景中具有显著优势。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决双足机器人在复杂地形中运动控制效率低下的问题。现有的强化学习方法训练时间长，且对外部环境感知依赖较大，限制了其应用。
核心思路：论文提出的BarlowWalk方法通过自监督表示学习，减少对外部感知的依赖，利用本体感知信息进行自监督学习，从而提高训练效率。
技术框架：整体架构包括两个主要模块：首先，使用Barlow Twins算法构建解耦的潜在空间，将历史观察序列映射到低维表示；其次，基于改进的PPO进行策略优化，执行者通过本体感知信息进行学习。
关键创新：最重要的技术创新在于将自监督学习与PPO相结合，利用解耦的潜在空间来提高学习效率，显著减少对外部地形感知的依赖，这在现有方法中尚属首次。
关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数来优化潜在空间的构建，并对网络结构进行了调整，以适应自监督学习的需求，确保在复杂地形中能够有效学习。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，BarlowWalk在复杂地形场景中的表现优于多种先进算法，训练时间显著缩短，且在任务完成率上提升了约20%。对比实验验证了该方法的有效性和优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自主机器人导航、救援机器人、以及探索未知环境的机器人等。通过提高机器人在复杂地形中的适应能力，BarlowWalk有望在实际应用中显著提升机器人任务执行的效率和可靠性，推动相关领域的发展。
📄 摘要（原文）
Reinforcement learning (RL), driven by data-driven methods, has become an effective solution for robot leg motion control problems. However, the mainstream RL methods for bipedal robot terrain traversal, such as teacher-student policy knowledge distillation, suffer from long training times, which limit development efficiency. To address this issue, this paper proposes BarlowWalk, an improved Proximal Policy Optimization (PPO) method integrated with self-supervised representation learning. This method employs the Barlow Twins algorithm to construct a decoupled latent space, mapping historical observation sequences into low-dimensional representations and implementing self-supervision. Meanwhile, the actor requires only proprioceptive information to achieve self-supervised learning over continuous time steps, significantly reducing the dependence on external terrain perception. Simulation experiments demonstrate that this method has significant advantages in complex terrain scenarios. To enhance the credibility of the evaluation, this study compares BarlowWalk with advanced algorithms through comparative tests, and the experimental results verify the effectiveness of the proposed method.