Learning Multi-Stage Pick-and-Place with a Legged Mobile Manipulator

📄 arXiv: 2509.03859v3 📥 PDF

作者: Haichao Zhang, Haonan Yu, Le Zhao, Andrew Choi, Qinxun Bai, Yiqing Yang, Wei Xu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-04 (更新: 2025-09-08)

备注: Accepted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L). Tech Report: arXiv:2501.09905

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出基于强化学习的多阶段移动操作策略，解决四足机器人复杂操作任务

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 四足机器人 移动操作 强化学习 视觉运动策略 模拟到真实迁移

📋 核心要点

  1. 四足移动操作机器人需要在部分可观测环境下完成长时程复杂任务，现有方法难以有效应对。
  2. 提出一种基于强化学习的视觉运动策略，在模拟环境中训练，实现高效的搜索、抓取、运输和放置等动作。
  3. 通过大量真实世界实验验证了该策略的有效性，成功率接近80%，并展示了在不同环境下的部署能力。

📝 摘要（中文）

基于四足机器人的移动操作由于所需技能的多样性、任务时间跨度的延长以及部分可观测性，在机器人技术中提出了重大挑战。本文将多阶段抓取放置任务作为一个简洁而充分丰富的设置，捕捉了基于四足机器人的移动操作的关键需求。我们提出了一种完全在模拟中训练视觉运动策略的方法，并在现实世界中实现了近80%的成功率。该策略有效地执行搜索、接近、抓取、运输和放置等动作，并涌现出诸如重新抓取和任务链等行为。我们进行了一系列广泛的真实世界实验，并通过消融研究突出了有效训练和有效的模拟到真实迁移的关键技术。额外的实验证明了在各种室内和室外环境中的部署。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决四足移动操作机器人在复杂环境下的多阶段抓取放置任务。现有方法通常难以处理任务时间跨度长、部分可观测性以及技能多样性等挑战，导致在真实世界中的泛化能力不足。

核心思路：本文的核心思路是利用强化学习在模拟环境中训练一个视觉运动策略，该策略能够自主学习完成搜索、接近、抓取、运输和放置等一系列动作。通过精心设计的奖励函数和训练方法，使策略能够适应不同的环境和任务需求，并具备较强的鲁棒性。

技术框架：该方法采用端到端的强化学习框架，输入为机器人的视觉信息，输出为机器人的动作指令。整个流程包括以下几个阶段：1) 搜索目标物体；2) 接近目标物体；3) 抓取目标物体；4) 运输目标物体；5) 放置目标物体。策略在模拟环境中进行训练，然后迁移到真实世界中进行部署。

关键创新：该方法的主要创新在于能够通过强化学习自主学习完成多阶段的复杂操作任务，无需人工设计复杂的控制策略。此外，该方法还能够涌现出一些意想不到的行为，例如重新抓取和任务链等，进一步提高了任务的成功率。

关键设计：在训练过程中，采用了稀疏奖励函数，只在任务成功时给予奖励，以鼓励策略自主探索。为了提高模拟到真实的迁移效果，采用了域随机化技术，对模拟环境中的各种参数进行随机化，例如光照、纹理、物体位置等。此外，还设计了一种自适应的探索策略，使策略能够在训练过程中更好地探索环境。

📊 实验亮点

该论文在真实世界中进行了大量实验，结果表明，该方法能够以接近80%的成功率完成多阶段抓取放置任务。消融研究表明，域随机化和自适应探索策略是提高模拟到真实迁移效果的关键技术。此外，该方法还在各种室内和室外环境中进行了部署，验证了其在不同环境下的适应能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于物流、仓储、家庭服务等领域，例如，四足机器人可以在复杂环境中自主完成物品的搬运和放置任务。此外，该方法还可以推广到其他类型的移动操作机器人，例如轮式机器人和人形机器人，具有广阔的应用前景。未来，可以进一步研究如何提高策略的泛化能力和鲁棒性，使其能够适应更加复杂和动态的环境。

📄 摘要（原文）

Quadruped-based mobile manipulation presents significant challenges in robotics due to the diversity of required skills, the extended task horizon, and partial observability. After presenting a multi-stage pick-and-place task as a succinct yet sufficiently rich setup that captures key desiderata for quadruped-based mobile manipulation, we propose an approach that can train a visuo-motor policy entirely in simulation, and achieve nearly 80\% success in the real world. The policy efficiently performs search, approach, grasp, transport, and drop into actions, with emerged behaviors such as re-grasping and task chaining. We conduct an extensive set of real-world experiments with ablation studies highlighting key techniques for efficient training and effective sim-to-real transfer. Additional experiments demonstrate deployment across a variety of indoor and outdoor environments. Demo videos and additional resources are available on the project page: https://horizonrobotics.github.io/gail/SLIM.