Guiding Energy-Efficient Locomotion through Impact Mitigation Rewards

📄 arXiv: 2510.09543v2 📥 PDF

作者: Chenghao Wang, Arjun Viswanathan, Eric Sihite, Alireza Ramezani

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-10 (更新: 2025-10-13)

💡 一句话要点

通过冲击缓解奖励引导能量高效的机器人运动

🎯 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) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 强化学习 机器人运动控制 能量效率 被动动态 冲击缓解

📋 核心要点

  1. 现有模仿学习方法侧重于学习显式运动学模式，忽略了动物运动中内在的被动动态特性。
  2. 该论文提出了一种基于冲击缓解因子（IMF）的奖励机制，以引导强化学习策略学习被动动态。
  3. 实验结果表明，该方法在能量效率方面取得了显著提升，运动成本降低高达32%。

📝 摘要（中文）

动物通过其内在的被动动态实现能量高效的运动，这种能力几十年来一直吸引着机器人专家。最近，结合对抗运动先验（AMP）和强化学习（RL）的方法在复制动物的自然运动方面显示出可喜的进展。然而，这种模仿学习方法主要捕捉显式的运动学模式，即所谓的步态，而忽略了内在的被动动态。本研究通过引入由冲击缓解因子（IMF）引导的奖励项来弥合这一差距，IMF是一种物理信息度量，用于量化机器人被动缓解冲击的能力。通过将IMF与AMP集成，我们的方法使RL策略能够从动物参考运动中学习显式的运动轨迹和内在的被动动态。我们证明了在AMP和手工设计的奖励结构中，通过运动成本（CoT）衡量的能量效率提高了高达32%。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于模仿学习的机器人运动控制方法，如AMP，主要关注学习动物的显式运动轨迹（步态），而忽略了动物运动中内在的被动动态特性。这种忽略导致机器人运动的能量效率较低，无法充分利用被动动态来减少能量消耗。因此，需要一种方法能够同时学习显式运动轨迹和内在的被动动态，从而提高机器人运动的能量效率。

核心思路：该论文的核心思路是将冲击缓解因子（IMF）作为奖励函数的一部分，引导强化学习策略学习如何通过被动方式缓解冲击，从而提高能量效率。IMF是一种物理信息度量，用于量化机器人被动缓解冲击的能力。通过最大化IMF，机器人可以学习到更自然的运动方式，减少主动控制的需求，从而降低能量消耗。

技术框架：整体框架是在现有的AMP框架基础上进行改进。首先，使用动物的运动数据训练一个AMP模型，该模型提供了一个运动先验。然后，使用强化学习算法训练一个控制策略，该策略的目标是最大化一个综合奖励函数，该奖励函数包括AMP奖励、任务奖励和IMF奖励。AMP奖励鼓励机器人模仿动物的运动，任务奖励鼓励机器人完成特定的任务，IMF奖励鼓励机器人通过被动方式缓解冲击。

关键创新：该论文的关键创新在于将IMF引入到强化学习的奖励函数中。这是首次尝试将物理信息度量用于引导机器人学习被动动态。通过这种方式，机器人可以学习到更自然的运动方式，减少主动控制的需求，从而降低能量消耗。与传统的基于模仿学习的方法相比，该方法能够更好地利用被动动态来提高能量效率。

关键设计：IMF的计算方式是基于机器人受到的冲击力的大小。具体来说，IMF定义为机器人受到的冲击力与机器人速度的比值。奖励函数的设计是关键，需要平衡AMP奖励、任务奖励和IMF奖励之间的权重。实验中，作者尝试了不同的权重组合，并选择了能够获得最佳能量效率的权重。此外，强化学习算法的选择也很重要，作者使用了TRPO算法进行训练。

📊 实验亮点

实验结果表明，通过引入IMF奖励，机器人的能量效率得到了显著提升。在AMP框架下，运动成本（CoT）降低了高达32%。与手工设计的奖励结构相比，该方法也取得了显著的性能提升。这些结果表明，IMF是一种有效的引导机器人学习被动动态的工具。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要能量高效运动的机器人系统，例如人形机器人、四足机器人和轮式机器人。通过学习动物的被动动态，机器人可以实现更自然、更节能的运动，从而延长电池续航时间，提高任务执行效率。此外，该方法还可以应用于康复机器人和外骨骼，帮助患者恢复运动能力。

📄 摘要（原文）

Animals achieve energy-efficient locomotion by their implicit passive dynamics, a marvel that has captivated roboticists for decades.Recently, methods incorporated Adversarial Motion Prior (AMP) and Reinforcement learning (RL) shows promising progress to replicate Animals' naturalistic motion. However, such imitation learning approaches predominantly capture explicit kinematic patterns, so-called gaits, while overlooking the implicit passive dynamics. This work bridges this gap by incorporating a reward term guided by Impact Mitigation Factor (IMF), a physics-informed metric that quantifies a robot's ability to passively mitigate impacts. By integrating IMF with AMP, our approach enables RL policies to learn both explicit motion trajectories from animal reference motion and the implicit passive dynamic. We demonstrate energy efficiency improvements of up to 32%, as measured by the Cost of Transport (CoT), across both AMP and handcrafted reward structure.