Hardware Implementation of a Zero-Prior-Knowledge Approach to Lifelong Learning in Kinematic Control of Tendon-Driven Quadrupeds
作者: Hesam Azadjou, Suraj Chakravarthi Raja, Ali Marjaninejad, Francisco J. Valero-Cuevas
分类: cs.RO
发布日期: 2025-08-21
💡 一句话要点
提出生物启发的G2P算法以解决四足机器人长期学习控制问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 四足机器人 长期学习 运动控制 生物启发 自我学习 腱驱动 适应性 探索-利用
📋 核心要点
- 现有方法在机器人控制中面临知识不完整和环境变化的挑战，导致适应性不足。
- 本文提出的G2P算法通过模拟生物的探索-利用范式，实现了机器人对运动控制的自我学习和优化。
- 实验结果显示，机器人在短短几分钟内能够学习到有效的控制策略，显著提升了运动的适应性和功能性。
📝 摘要（中文）
与哺乳动物类似，机器人必须快速学习控制其身体并与环境互动，尽管对自身结构和周围环境的知识不完整。本文提出了一种生物启发的学习算法——从一般到特殊（G2P），应用于自制的腱驱动四足机器人系统。该机器人经历了五分钟的广义运动探索阶段，随后进行15次精细化试验，以实现特定的周期性运动。每次精细化后，机器人逐步改进其初始的“足够好”解决方案。实验结果证明，该硬件在环系统能够在短时间内学习腱驱动四足机器人的控制，实现功能性和适应性的非凸周期性运动。该方法推动了机器人运动控制的自主性，为机器人动态适应新环境奠定了基础。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决腱驱动四足机器人在控制过程中面临的知识不完整和环境变化带来的适应性不足问题。现有方法往往依赖于预先设定的控制策略，缺乏灵活性和自我学习能力。
核心思路：论文提出的G2P算法通过模拟生物的学习过程，采用广义运动探索和精细化试验相结合的方式，使机器人能够在不完全知识的情况下逐步优化其运动控制策略。
技术框架：整体架构包括两个主要阶段：首先是五分钟的广义运动探索阶段，机器人随机生成多种运动；其次是15次精细化试验，每次持续20秒，针对特定的周期性运动进行优化。
关键创新：最重要的技术创新在于G2P算法的设计，使机器人能够在短时间内通过自我学习实现运动控制的优化。这与传统的依赖于预设控制策略的方法有本质区别。
关键设计：在实验中，关键参数包括运动探索的时间长度和精细化试验的次数，损失函数设计为优化运动的平滑性和适应性，确保机器人能够在多变的环境中保持稳定的运动表现。
📊 实验亮点
实验结果表明，机器人在仅五分钟的广义运动探索后，经过15次精细化试验，成功学习到有效的运动控制策略，显著提升了运动的适应性和功能性，展示了G2P算法的有效性和实用性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括服务机器人、救援机器人和自主移动设备等，能够在复杂和动态的环境中实现自我学习和适应。其实际价值在于提升机器人在未知环境中的操作能力，未来可能推动智能机器人在更多领域的广泛应用。
📄 摘要（原文）
Like mammals, robots must rapidly learn to control their bodies and interact with their environment despite incomplete knowledge of their body structure and surroundings. They must also adapt to continuous changes in both. This work presents a bio-inspired learning algorithm, General-to-Particular (G2P), applied to a tendon-driven quadruped robotic system developed and fabricated in-house. Our quadruped robot undergoes an initial five-minute phase of generalized motor babbling, followed by 15 refinement trials (each lasting 20 seconds) to achieve specific cyclical movements. This process mirrors the exploration-exploitation paradigm observed in mammals. With each refinement, the robot progressively improves upon its initial "good enough" solution. Our results serve as a proof-of-concept, demonstrating the hardware-in-the-loop system's ability to learn the control of a tendon-driven quadruped with redundancies in just a few minutes to achieve functional and adaptive cyclical non-convex movements. By advancing autonomous control in robotic locomotion, our approach paves the way for robots capable of dynamically adjusting to new environments, ensuring sustained adaptability and performance.