No More Blind Spots: Learning Vision-Based Omnidirectional Bipedal Locomotion for Challenging Terrain

📄 arXiv: 2508.11929v1 📥 PDF

作者: Mohitvishnu S. Gadde, Pranay Dugar, Ashish Malik, Alan Fern

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-08-16

💡 一句话要点

提出视觉基础的全向双足运动方法以解决复杂地形问题

🎯 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: 双足机器人 全向运动 视觉感知 强化学习 数据增强 动态环境 自主导航

📋 核心要点

  1. 现有方法在复杂动态环境中难以实现高效的双足运动，尤其是在不平坦地形上。
  2. 本文提出了一种结合盲控制器和教师策略的学习框架，利用视觉输入进行全向双足运动。
  3. 实验结果表明，该方法在训练速度上提升了10倍，并在仿真和现实环境中均表现出色。

📝 摘要（中文）

在动态环境中实现有效的双足运动需要在各个方向上灵活适应。本文提出了一种基于视觉的全向双足运动学习框架，利用深度图像实现无缝移动。由于在仿真中渲染全向深度图像的高计算成本，传统的仿真到现实强化学习方法变得不切实际。我们的方法结合了一个稳健的盲控制器与一个教师策略，监督一个基于视觉的学生策略，后者在噪声增强的地形数据上进行训练，以避免渲染成本并确保鲁棒性。我们还引入了一种数据增强技术，加速训练速度，提升幅度可达10倍。通过仿真和现实世界测试验证了该框架的有效性，展示了其在多样地形上的适应能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在动态和复杂地形中实现高效双足运动的挑战。现有方法在渲染全向深度图像时面临高计算成本，导致传统的仿真到现实强化学习方法不切实际。

核心思路：论文提出了一种结合盲控制器与教师策略的框架，利用视觉输入进行全向双足运动。通过在噪声增强的地形数据上训练学生策略，避免了高昂的渲染成本，同时确保了系统的鲁棒性。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：盲控制器、教师策略和学生策略。盲控制器负责基础运动控制，教师策略提供指导，学生策略则在教师的监督下进行训练。

关键创新：该研究首次展示了基于视觉的全向双足运动，显著降低了对昂贵渲染的依赖，提升了在复杂地形上的适应能力。

关键设计：在训练过程中，采用了噪声增强的地形数据和数据增强技术，显著加快了训练速度，提升了鲁棒性。

📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的方法在训练速度上提升了10倍，相较于传统方法，能够在仿真和现实环境中有效实现全向双足运动，展现出良好的适应性和鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人导航、自动驾驶车辆以及人形机器人在复杂环境中的自主移动。其创新的视觉基础全向运动方法能够在多样化的地形中实现灵活适应，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Effective bipedal locomotion in dynamic environments, such as cluttered indoor spaces or uneven terrain, requires agile and adaptive movement in all directions. This necessitates omnidirectional terrain sensing and a controller capable of processing such input. We present a learning framework for vision-based omnidirectional bipedal locomotion, enabling seamless movement using depth images. A key challenge is the high computational cost of rendering omnidirectional depth images in simulation, making traditional sim-to-real reinforcement learning (RL) impractical. Our method combines a robust blind controller with a teacher policy that supervises a vision-based student policy, trained on noise-augmented terrain data to avoid rendering costs during RL and ensure robustness. We also introduce a data augmentation technique for supervised student training, accelerating training by up to 10 times compared to conventional methods. Our framework is validated through simulation and real-world tests, demonstrating effective omnidirectional locomotion with minimal reliance on expensive rendering. This is, to the best of our knowledge, the first demonstration of vision-based omnidirectional bipedal locomotion, showcasing its adaptability to diverse terrains.