CTBC: Contact-Triggered Blind Climbing for Wheeled Bipedal Robots with Instruction Learning and Reinforcement Learning
作者: Rankun Li, Hao Wang, Qi Li, Zhuo Han, Yifei Chu, Linqi Ye, Wende Xie, Wenlong Liao
分类: cs.RO
发布日期: 2025-09-03 (更新: 2025-09-12)
💡 一句话要点
提出基于接触触发的盲爬行框架，提升轮式双足机器人复杂地形适应性
🎯 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: 轮式双足机器人 接触触发 盲爬行 强化学习 地形适应 运动控制 机器人控制 本体感觉
📋 核心要点
- 轮式双足机器人在复杂地形的适应性不足，尤其是在楼梯等场景下，性能远低于传统足式机器人。
- 提出接触触发盲爬行（CTBC）框架，通过检测车轮与障碍物接触来触发抬腿动作，克服障碍。
- 实验结果表明，该方法使机器人能够快速学习敏捷的抬腿技能，显著提升穿越非结构化地形的能力。
📝 摘要（中文）
近年来，轮式双足机器人因其在平坦地形上的高速移动能力而备受关注。然而，它们在复杂环境（如楼梯）中的性能仍然不如传统的足式机器人。为了克服这一限制，我们提出了一种通用的接触触发盲爬行（CTBC）框架，用于轮式双足机器人。在检测到车轮与障碍物接触时，机器人会触发抬腿动作以克服障碍。通过利用强引导的前馈轨迹，我们的方法使机器人能够快速获得敏捷的抬腿技能，从而显著提高其穿越非结构化地形的能力。该方法已通过实验验证，并成功部署在 LimX Dynamics 的轮式双足机器人 Tron1 上。实际测试表明，Tron1 仅使用本体感觉反馈即可可靠地攀爬远超其车轮半径的障碍物。
🔬 方法详解
问题定义：轮式双足机器人在复杂地形（如楼梯、障碍物）上的运动能力受限，现有方法难以使其在仅使用本体感觉反馈的情况下可靠地攀爬障碍物。痛点在于缺乏一种通用的、高效的控制策略，使机器人能够快速适应不同的障碍物高度和形状。
核心思路：核心在于利用车轮与障碍物接触这一事件作为触发信号，启动预先学习的抬腿动作。这种“接触触发”机制简化了环境感知需求，降低了控制复杂度。通过强引导的前馈轨迹，加速机器人学习过程，使其能够快速掌握抬腿技能。
技术框架：整体框架包含两个主要阶段：1) 接触检测：通过本体感觉传感器（如力/扭矩传感器或电机编码器）检测车轮与障碍物的接触。2) 抬腿运动控制：一旦检测到接触，机器人执行预先学习的抬腿轨迹，克服障碍。该轨迹由一个强引导的反馈控制系统执行，以确保运动的准确性和鲁棒性。
关键创新：最重要的创新点在于“接触触发”机制，它将复杂的环境感知问题简化为简单的接触检测问题，从而降低了控制难度。此外，利用强引导的前馈轨迹，加速了机器人的学习过程，使其能够快速适应不同的障碍物。
关键设计：抬腿轨迹的设计至关重要，需要考虑机器人的动力学约束和稳定性要求。论文可能采用了优化方法或强化学习来生成这些轨迹。损失函数可能包含对轨迹平滑性、能量消耗和稳定性的约束。具体的参数设置（如前馈增益、反馈增益）需要根据机器人的具体参数进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的 CTBC 框架能够显著提高轮式双足机器人在复杂地形上的运动能力。在 LimX Dynamics 的 Tron1 机器人上进行了实际测试，结果表明 Tron1 仅使用本体感觉反馈即可可靠地攀爬远超其车轮半径的障碍物。具体的性能数据（如成功率、攀爬速度）未知，但摘要强调了其可靠性和适应性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于物流、救援、巡检等领域。轮式双足机器人能够在复杂环境中灵活移动，例如在仓库中跨越障碍物，在灾难现场进行搜索和救援，或在工业环境中进行设备巡检。该技术还有潜力应用于家用服务机器人，使其能够更好地适应家庭环境中的各种障碍物。
📄 摘要（原文）
In recent years, wheeled bipedal robots have gained increasing attention due to their advantages in mobility, such as high-speed locomotion on flat terrain. However, their performance on complex environments (e.g., staircases) remains inferior to that of traditional legged robots. To overcome this limitation, we propose a general contact-triggered blind climbing (CTBC) framework for wheeled bipedal robots. Upon detecting wheel-obstacle contact, the robot triggers a leg-lifting motion to overcome the obstacle. By leveraging a strongly-guided feedforward trajectory, our method enables the robot to rapidly acquire agile leg-lifting skills, significantly enhancing its capability to traverse unstructured terrains. The approach has been experimentally validated and successfully deployed on LimX Dynamics' wheeled bipedal robot, Tron1. Real-world tests demonstrate that Tron1 can reliably climb obstacles well beyond its wheel radius using only proprioceptive feedback.