RENet: Fault-Tolerant Motion Control for Quadruped Robots via Redundant Estimator Networks under Visual Collapse
作者: Yueqi Zhang, Quancheng Qian, Taixian Hou, Peng Zhai, Xiaoyi Wei, Kangmai Hu, Jiafu Yi, Lihua Zhang
分类: cs.RO
发布日期: 2025-09-11
备注: Accepted for IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)
期刊: IEEE Robotics and Automation Letters (2025)
💡 一句话要点
RENet：面向四足机器人，基于冗余估计网络，解决视觉失效下的容错运动控制问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 四足机器人 运动控制 视觉失效 冗余估计 容错控制
📋 核心要点
- 四足机器人在户外环境中基于视觉的运动控制面临环境预测精度和传感器噪声处理的挑战。
- RENet框架采用双估计器架构和在线自适应机制，以应对视觉感知的不确定性，保证运动控制的鲁棒性。
- 实验结果表明，RENet框架在复杂的户外环境中表现出优势，尤其是在视觉感知退化的情况下。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为冗余估计网络（RENet）的框架，旨在解决四足机器人在户外环境中基于视觉的运动控制所面临的挑战。在户外环境中，精确的环境预测和有效处理深度传感器噪声仍然很困难，严重限制了此类算法的实际应用。RENet采用双估计器架构，确保在板载视觉失效期间保持稳健的运动性能和部署稳定性。通过在线估计器自适应，该方法能够在处理视觉感知不确定性时，在估计模块之间实现无缝切换。在真实机器人上的实验验证表明，该框架在复杂的户外环境中有效，尤其是在视觉感知退化的情况下表现出优势。该框架展示了其作为一种实用解决方案的潜力，可用于在具有挑战性的现场条件下实现可靠的机器人部署。
🔬 方法详解
问题定义：四足机器人在户外环境中，依赖视觉的运动控制容易受到环境光照变化、遮挡、传感器噪声等因素的影响，导致视觉信息质量下降甚至完全失效。现有的方法难以在视觉信息不可靠的情况下维持运动控制的稳定性和可靠性，限制了四足机器人在复杂环境中的应用。
核心思路：RENet的核心思路是引入冗余估计器，构建一个双估计器架构。当一个估计器因为视觉信息质量下降而性能降低时，另一个估计器可以接管，从而保证运动控制的持续进行。通过在线自适应机制，RENet能够根据视觉感知的不确定性，动态地选择或融合两个估计器的输出，实现平滑过渡。
技术框架：RENet框架包含两个主要的估计器模块：主估计器和辅助估计器。主估计器通常是基于视觉信息的运动估计器，例如视觉里程计或视觉惯性里程计。辅助估计器可以使用其他传感器信息，例如惯性测量单元（IMU）或轮式编码器。在线自适应模块负责评估两个估计器的性能，并根据评估结果动态地调整它们的权重或选择其中一个作为主要的运动控制输入。整个框架通过一个控制模块将估计器的输出转化为机器人的运动指令。
关键创新：RENet的关键创新在于其冗余估计器架构和在线自适应机制。传统的运动控制方法通常依赖于单一的估计器，一旦该估计器失效，整个系统就会崩溃。RENet通过引入冗余，提高了系统的容错性。在线自适应机制使得系统能够根据环境的变化动态地调整估计器的权重，从而保证了运动控制的鲁棒性。
关键设计：RENet的关键设计包括：1) 估计器性能评估指标的选择，例如估计误差、不确定性等；2) 在线自适应算法的设计，例如基于卡尔曼滤波或强化学习的方法；3) 估计器之间的切换策略，例如基于阈值的切换或基于模型预测控制的切换；4) 损失函数的设计，用于训练估计器和自适应模块，例如考虑估计精度、平滑性和能量消耗的损失函数。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，RENet框架在视觉感知退化的情况下，能够显著提高四足机器人的运动控制性能。在模拟视觉失效的实验中，RENet能够维持机器人的稳定运动，而传统的基于视觉的运动控制方法则会失效。具体性能数据（例如位置误差、姿态误差）和对比基线（例如单一视觉里程计）的具体数值未知，但论文强调了RENet在视觉退化场景下的优势。
🎯 应用场景
RENet框架可应用于各种需要在复杂户外环境中运行的四足机器人，例如搜救、巡检、农业和物流等领域。该框架能够提高机器人在恶劣环境下的可靠性和自主性，降低人工干预的需求，从而扩展四足机器人的应用范围和商业价值。未来，RENet可以与其他感知模态（例如激光雷达、毫米波雷达）融合，进一步提高机器人的环境感知能力。
📄 摘要（原文）
Vision-based locomotion in outdoor environments presents significant challenges for quadruped robots. Accurate environmental prediction and effective handling of depth sensor noise during real-world deployment remain difficult, severely restricting the outdoor applications of such algorithms. To address these deployment challenges in vision-based motion control, this letter proposes the Redundant Estimator Network (RENet) framework. The framework employs a dual-estimator architecture that ensures robust motion performance while maintaining deployment stability during onboard vision failures. Through an online estimator adaptation, our method enables seamless transitions between estimation modules when handling visual perception uncertainties. Experimental validation on a real-world robot demonstrates the framework's effectiveness in complex outdoor environments, showing particular advantages in scenarios with degraded visual perception. This framework demonstrates its potential as a practical solution for reliable robotic deployment in challenging field conditions. Project website: https://RENet-Loco.github.io/