Walking, Rolling, and Beyond: First-Principles and RL Locomotion on a TARS-Inspired Robot

📄 arXiv: 2510.05001v1 📥 PDF

作者: Aditya Sripada, Abhishek Warrier

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-06

备注: 6 pages, 10 figures. Presented at IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots (Humanoids) 2025

💡 一句话要点

基于第一性原理与强化学习，探索TARS机器人新型运动模式

🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人运动 强化学习 多模态机器人 解析建模 非仿人机器人

📋 核心要点

  1. 现有机器人运动研究多受生物启发，但许多人工环境中非仿人形态可能更优，需要探索新型机器人形态。
  2. 论文基于电影中的TARS机器人，设计了TARS3D平台，结合解析建模和强化学习探索其运动能力。
  3. 实验验证了TARS3D的类双足行走和滚动模式，并通过强化学习发现了更多潜在的运动模式。

📝 摘要（中文）

本研究受电影《星际穿越》中TARS机器人启发，设计了一款七自由度、0.99公斤的TARS3D机器人。论文研究了其两种主要运动模式：类双足行走和高速滚动。针对这两种模式，建立了降阶模型，推导了闭式极限环条件，并在硬件上验证了预测结果。实验证实，机器人满足髋关节+/-150度限制，左右交替接触无干涉，并在滚动模式下保持八步混合极限环。由于每个伸缩腿提供四个接触角，滚动步态被建模为八辐双轮辋轮。此外，利用深度强化学习(DRL)在仿真中探索了更多运动模式，发现学习策略能够在适当先验下恢复解析步态，并发现新的行为。研究表明，TARS3D的仿生形态能够实现多种先前未探索的运动模式，且进一步的学习驱动搜索可能揭示更多模式。这种解析综合与强化学习的结合为多模态机器人开辟了一条有希望的道路。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人运动研究主要集中在生物启发的设计上，忽略了非仿人形态在特定环境下的潜力。论文旨在探索一种非传统形态机器人的多种运动模式，并解决如何高效地控制这种具有冗余自由度的机器人。

核心思路：论文的核心思路是结合解析建模和强化学习。首先，通过对两种主要运动模式（行走和滚动）进行解析建模，获得对机器人运动特性的初步理解。然后，利用深度强化学习探索更广泛的运动空间，发现解析建模难以覆盖的新型运动模式。这种结合可以利用解析模型的先验知识加速强化学习过程，并验证学习到的策略。

技术框架：整体框架包括以下几个阶段：1) 机器人设计与制造：基于TARS机器人设计TARS3D平台。2) 解析建模：针对行走和滚动模式，建立降阶模型，推导极限环条件。3) 仿真环境搭建：搭建TARS3D的仿真环境，用于强化学习训练。4) 强化学习训练：使用深度强化学习算法训练控制策略，探索新的运动模式。5) 硬件实验验证：将学习到的策略迁移到真实机器人上进行验证。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 探索了一种非传统形态机器人的运动能力。2) 结合解析建模和强化学习，实现了对机器人运动模式的高效探索。3) 验证了强化学习策略在真实机器人上的可行性。

关键设计：在解析建模方面，将滚动步态建模为八辐双轮辋轮，简化了运动学分析。在强化学习方面，使用了深度强化学习算法，具体算法类型未知，但强调了利用解析模型提供的先验知识来指导学习过程。损失函数和网络结构等细节未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，TARS3D机器人能够稳定地实现类双足行走和滚动两种运动模式。在滚动模式下，机器人能够保持八步混合极限环。通过强化学习，机器人发现了更多潜在的运动模式，证明了该方法在探索新型机器人运动方面的有效性。具体的性能数据和提升幅度未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于复杂地形下的机器人探索、物流运输、以及其他需要灵活运动能力的场景。TARS3D的非传统形态使其在狭窄或不规则空间中具有优势。未来，该研究可推动多模态机器人的发展，使其能够根据环境自适应地选择最佳运动模式。

📄 摘要（原文）

Robotic locomotion research typically draws from biologically inspired leg designs, yet many human-engineered settings can benefit from non-anthropomorphic forms. TARS3D translates the block-shaped 'TARS' robot from Interstellar into a 0.25 m, 0.99 kg research platform with seven actuated degrees of freedom. The film shows two primary gaits: a bipedal-like walk and a high-speed rolling mode. For TARS3D, we build reduced-order models for each, derive closed-form limit-cycle conditions, and validate the predictions on hardware. Experiments confirm that the robot respects its +/-150 degree hip limits, alternates left-right contacts without interference, and maintains an eight-step hybrid limit cycle in rolling mode. Because each telescopic leg provides four contact corners, the rolling gait is modeled as an eight-spoke double rimless wheel. The robot's telescopic leg redundancy implies a far richer gait repertoire than the two limit cycles treated analytically. So, we used deep reinforcement learning (DRL) in simulation to search the unexplored space. We observed that the learned policy can recover the analytic gaits under the right priors and discover novel behaviors as well. Our findings show that TARS3D's fiction-inspired bio-transcending morphology can realize multiple previously unexplored locomotion modes and that further learning-driven search is likely to reveal more. This combination of analytic synthesis and reinforcement learning opens a promising pathway for multimodal robotics.