RL-augmented Adaptive Model Predictive Control for Bipedal Locomotion over Challenging Terrain

📄 arXiv: 2509.18466v1 📥 PDF

作者: Junnosuke Kamohara, Feiyang Wu, Chinmayee Wamorkar, Seth Hutchinson, Ye Zhao

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-22

💡 一句话要点

提出基于强化学习增强的自适应模型预测控制，用于双足机器人复杂地形行走

🎯 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 模型预测控制 强化学习 复杂地形 自适应控制

📋 核心要点

  1. 传统MPC在复杂地形中双足行走面临建模难题，难以应对粗糙和湿滑环境。
  2. 利用强化学习增强MPC，自适应调整系统动力学、摆动腿控制和步频等关键参数。
  3. 实验表明，该方法在楼梯、垫脚石和低摩擦表面等地形上，显著提升了双足机器人的适应性和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

模型预测控制(MPC)在人形双足运动中表现出有效性；然而，由于难以对地形交互进行建模，其在粗糙和湿滑地形等具有挑战性的环境中的适用性受到限制。相比之下，强化学习(RL)在训练各种地形上的鲁棒运动策略方面取得了显著成功，但它缺乏约束满足的保证，并且通常需要大量的奖励塑造。最近结合MPC和RL的努力显示了两者优势互补的希望，但它们主要局限于平坦地形或四足机器人。在这项工作中，我们提出了一种为双足机器人在粗糙和湿滑地形上行走量身定制的RL增强MPC框架。我们的方法参数化了基于单刚体动力学的MPC的三个关键组成部分：系统动力学、摆动腿控制器和步频。我们通过在NVIDIA IsaacLab中对双足机器人在各种地形（包括楼梯、垫脚石和低摩擦表面）上的仿真来验证我们的方法。实验结果表明，与基线MPC和RL相比，我们的RL增强MPC框架产生了更具适应性和鲁棒性的行为。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决双足机器人在复杂地形（如粗糙、湿滑地面）上稳定行走的问题。传统MPC方法依赖于精确的环境模型，在复杂地形中难以建立准确模型，导致性能下降。强化学习虽然可以学习到鲁棒的策略，但缺乏约束保证，且需要大量的奖励函数设计。

核心思路：论文的核心思路是将强化学习与模型预测控制相结合，利用强化学习来在线自适应地调整MPC中的关键参数，从而提高MPC在复杂地形中的适应性和鲁棒性。通过这种方式，既能利用MPC的约束控制能力，又能借助强化学习的环境适应性。

技术框架：该方法采用RL增强的MPC框架。整体流程如下：首先，使用MPC进行运动规划和控制；然后，利用强化学习算法（具体算法未知）学习一个策略，该策略能够根据当前环境状态（例如地形信息）调整MPC中的三个关键参数：系统动力学参数、摆动腿控制器参数和步频。调整后的参数被用于更新MPC，从而实现自适应控制。该框架在NVIDIA IsaacLab中进行仿真验证。

关键创新：该方法最重要的创新在于将强化学习用于自适应地调整MPC中的关键参数，而不是直接学习整个控制策略。这种参数化的方法降低了强化学习的难度，并使得MPC能够更好地适应复杂地形。此外，针对双足机器人，选择了系统动力学、摆动腿控制器和步频这三个关键参数进行调整，提高了控制的效率和效果。

关键设计：论文中，系统动力学参数、摆动腿控制器参数和步频被设计为可学习的参数。具体如何参数化这些参数，以及强化学习策略的网络结构、损失函数等细节未知。论文提到在NVIDIA IsaacLab中进行仿真，但没有详细说明仿真环境的设置和参数。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，与基线MPC和RL方法相比，该RL增强MPC框架在各种复杂地形（包括楼梯、垫脚石和低摩擦表面）上，显著提高了双足机器人的行走性能。具体性能数据和提升幅度未知，但论文强调了该方法在适应性和鲁棒性方面的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要在复杂地形中行走的双足机器人，例如搜救机器人、巡检机器人、以及在建筑工地或自然环境中作业的机器人。通过提高机器人在复杂环境中的适应性和鲁棒性，可以扩展双足机器人的应用范围，使其能够执行更多具有挑战性的任务。

📄 摘要（原文）

Model predictive control (MPC) has demonstrated effectiveness for humanoid bipedal locomotion; however, its applicability in challenging environments, such as rough and slippery terrain, is limited by the difficulty of modeling terrain interactions. In contrast, reinforcement learning (RL) has achieved notable success in training robust locomotion policies over diverse terrain, yet it lacks guarantees of constraint satisfaction and often requires substantial reward shaping. Recent efforts in combining MPC and RL have shown promise of taking the best of both worlds, but they are primarily restricted to flat terrain or quadrupedal robots. In this work, we propose an RL-augmented MPC framework tailored for bipedal locomotion over rough and slippery terrain. Our method parametrizes three key components of single-rigid-body-dynamics-based MPC: system dynamics, swing leg controller, and gait frequency. We validate our approach through bipedal robot simulations in NVIDIA IsaacLab across various terrains, including stairs, stepping stones, and low-friction surfaces. Experimental results demonstrate that our RL-augmented MPC framework produces significantly more adaptive and robust behaviors compared to baseline MPC and RL.