Towards Dynamic Quadrupedal Gaits: A Symmetry-Guided RL Hierarchy Enables Free Gait Transitions at Varying Speeds

📄 arXiv: 2510.10455v1 📥 PDF

作者: Jiayu Ding, Xulin Chen, Garrett E. Katz, Zhenyu Gan

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2025-10-12

💡 一句话要点

提出一种对称性引导的强化学习框架，实现四足机器人不同速度下的自由步态转换。

🎯 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: 四足机器人 步态生成 强化学习 对称性 动态运动

📋 核心要点

  1. 现有四足机器人步态生成方法需要大量专家调整，难以适应不同速度和步态的平滑切换。
  2. 论文提出对称性引导的强化学习框架，利用时间、形态和时间反转对称性设计奖励函数，无需预定义轨迹。
  3. 在Unitree Go2机器人上验证，该方法在不同速度下实现了多种步态的平滑过渡，提高了步态适应性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种统一的强化学习框架，通过利用动态腿式系统的内在对称性和速度-周期关系，生成通用的四足机器人步态。该方法设计了一个对称性引导的奖励函数，其中融合了时间对称性、形态对称性和时间反转对称性。通过关注保持的对称性和自然动力学，该方法无需预定义的轨迹，从而能够实现诸如小跑、跳跃、半跳跃和疾驰等多种运动模式之间的平滑过渡。在Unitree Go2机器人上的实验结果表明，该方法在模拟和硬件测试中均表现出强大的性能，能够在各种速度下显著提高步态的适应性，而无需进行大量的奖励调整或显式的足端位置控制。这项工作为动态运动策略提供了新的见解，并强调了对称性在机器人步态设计中的关键作用。

🔬 方法详解

问题定义：现有四足机器人步态生成方法通常依赖于人工设计的轨迹和复杂的控制策略，需要针对不同的步态和速度进行精细的参数调整。这种方法不仅耗时耗力，而且难以实现不同步态之间的平滑过渡，限制了机器人的运动灵活性和适应性。因此，如何自动生成多样化的、适应性强的四足机器人步态是一个重要的挑战。

核心思路：本文的核心思路是利用动态腿式系统的内在对称性来简化步态生成过程。通过在奖励函数中引入时间对称性、形态对称性和时间反转对称性，引导强化学习算法学习到符合自然动力学的运动模式。这种方法避免了对具体轨迹的预定义，使得机器人能够自主地探索和学习不同的步态，并实现它们之间的平滑过渡。

技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 环境模型：模拟Unitree Go2机器人的物理环境，包括机器人模型、地形和传感器。2) 强化学习算法：使用一种基于策略梯度的强化学习算法（具体算法未知）来训练控制策略。3) 奖励函数：设计一个对称性引导的奖励函数，包括速度跟踪奖励、姿态稳定奖励、能量消耗惩罚以及对称性保持奖励。4) 控制器：将强化学习算法学习到的策略转化为机器人的关节控制指令。整体流程是，机器人与环境交互，根据当前状态和策略输出动作，环境返回奖励和下一个状态，强化学习算法根据奖励更新策略。

关键创新：该论文的关键创新在于对称性引导的奖励函数设计。传统的强化学习方法通常需要大量的奖励调整才能获得较好的性能，而本文通过引入对称性约束，有效地减少了奖励调整的工作量，并提高了算法的泛化能力。此外，该方法无需预定义轨迹，使得机器人能够自主地探索和学习不同的步态，从而提高了步态的适应性。

关键设计：奖励函数的设计是关键。具体来说，时间对称性奖励鼓励机器人在时间上保持运动的对称性，例如左右腿的运动模式应该相似。形态对称性奖励鼓励机器人在形态上保持对称性，例如身体的姿态应该保持平衡。时间反转对称性奖励鼓励机器人在时间反转的情况下保持运动的合理性，例如从一个状态反向运动应该能够回到初始状态。具体的奖励函数形式和参数设置未知。

📊 实验亮点

在Unitree Go2机器人上的实验结果表明，该方法能够在不同速度下实现小跑、跳跃、半跳跃和疾驰等多种步态之间的平滑过渡。与传统的基于轨迹规划的方法相比，该方法无需进行大量的奖励调整或显式的足端位置控制，显著提高了步态的适应性。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搜救机器人、巡检机器人、物流机器人等领域。通过自主学习和适应不同地形和任务需求，四足机器人能够执行更加复杂和灵活的任务，例如在崎岖地形中进行搜索和救援，在复杂环境中进行巡检，以及在拥挤环境中进行物流配送。该研究还有助于开发更加智能和自主的机器人系统。

📄 摘要（原文）

Quadrupedal robots exhibit a wide range of viable gaits, but generating specific footfall sequences often requires laborious expert tuning of numerous variables, such as touch-down and lift-off events and holonomic constraints for each leg. This paper presents a unified reinforcement learning framework for generating versatile quadrupedal gaits by leveraging the intrinsic symmetries and velocity-period relationship of dynamic legged systems. We propose a symmetry-guided reward function design that incorporates temporal, morphological, and time-reversal symmetries. By focusing on preserved symmetries and natural dynamics, our approach eliminates the need for predefined trajectories, enabling smooth transitions between diverse locomotion patterns such as trotting, bounding, half-bounding, and galloping. Implemented on the Unitree Go2 robot, our method demonstrates robust performance across a range of speeds in both simulations and hardware tests, significantly improving gait adaptability without extensive reward tuning or explicit foot placement control. This work provides insights into dynamic locomotion strategies and underscores the crucial role of symmetries in robotic gait design.