Stand, Walk, Navigate: Recovery-Aware Visual Navigation on a Low-Cost Wheeled Quadruped
作者: Jans Solano, Diego Quiroz
分类: cs.RO
发布日期: 2025-10-27
备注: Accepted at the IROS 2025 Workshop on Wheeled-Legged Robots
💡 一句话要点
低成本轮腿机器人上基于视觉的稳健导航与跌倒恢复
🎯 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: 轮腿机器人 视觉导航 跌倒恢复 深度强化学习 低成本机器人
📋 核心要点
- 现有轮腿机器人系统依赖昂贵的执行器和传感器，且很少集成跌倒恢复功能，尤其是在轮腿结构中。
- 该论文提出一种基于视觉惯性导航的恢复感知系统，利用深度强化学习策略实现稳健运动和自主跌倒恢复。
- 仿真实验验证了该系统在不规则地形上的敏捷移动能力，以及从外部扰动和自身故障中可靠恢复的能力，并实现了室内目标导航。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种在低成本轮腿机器人上实现恢复感知的视觉惯性导航系统。该系统利用深度相机提供的视觉感知和深度强化学习策略，以实现跨越各种地形的稳健运动和从跌倒中自主恢复。仿真实验表明，该系统能够以低扭矩驱动器在不规则地形上实现敏捷移动，并可靠地从外部扰动和自身故障中恢复。此外，还在结构化室内空间中展示了使用低成本感知实现的目标导向导航。总而言之，该方法降低了在预算受限的机器人平台上部署自主导航和稳健运动策略的门槛。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决低成本轮腿机器人如何在复杂地形中实现稳健导航，并在发生跌倒后自主恢复的问题。现有方法通常依赖于昂贵的传感器和执行器，并且缺乏有效的跌倒恢复机制，限制了其在实际场景中的应用。
核心思路：论文的核心思路是利用低成本的深度相机进行视觉感知，并结合深度强化学习训练得到的控制策略，使机器人能够在复杂地形中运动，并在跌倒后通过学习到的策略自主恢复。这种方法降低了硬件成本，并提高了机器人的鲁棒性。
技术框架：该系统主要包含视觉惯性里程计（VIO）模块、运动控制模块和跌倒恢复模块。VIO模块利用深度相机数据估计机器人的位姿；运动控制模块根据VIO的位姿估计和目标点信息，生成机器人的运动指令；跌倒恢复模块在检测到机器人跌倒时，激活预先训练好的恢复策略，使机器人重新站立。整体流程是：视觉数据输入VIO，得到位姿估计，结合目标点信息输入运动控制模块，控制机器人运动，同时监测机器人状态，若检测到跌倒，则激活跌倒恢复模块。
关键创新：该论文的关键创新在于将深度强化学习应用于轮腿机器人的跌倒恢复问题，并成功地在低成本的机器人平台上实现了稳健的导航和恢复。此外，该系统还能够利用视觉信息进行地形感知，从而更好地适应复杂地形。
关键设计：论文使用了深度Q网络（DQN）来训练跌倒恢复策略。状态空间包括机器人的关节角度、角速度、高度等信息，动作空间包括机器人的关节扭矩。奖励函数的设计考虑了机器人的站立高度、稳定性以及恢复时间等因素。此外，论文还针对轮腿机器人的特殊结构，设计了特定的运动控制策略，以提高机器人的运动效率和稳定性。
📊 实验亮点
仿真实验表明，该系统能够在不规则地形上实现敏捷移动，并能够可靠地从外部扰动和自身故障中恢复。具体来说，机器人能够在多种地形上成功导航，并且在受到一定程度的外部冲击后，能够自主恢复站立。此外，该系统还在结构化室内空间中实现了目标导向导航，证明了其在实际场景中的可行性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于物流、巡检、搜救等领域。低成本和高鲁棒性的特点使其能够在资源有限的环境中部署，例如灾后救援或危险环境巡检。未来，该技术有望进一步扩展到更复杂的机器人平台，并应用于更广泛的实际场景。
📄 摘要（原文）
Wheeled-legged robots combine the efficiency of wheels with the obstacle negotiation of legs, yet many state-of-the-art systems rely on costly actuators and sensors, and fall-recovery is seldom integrated, especially for wheeled-legged morphologies. This work presents a recovery-aware visual-inertial navigation system on a low-cost wheeled quadruped. The proposed system leverages vision-based perception from a depth camera and deep reinforcement learning policies for robust locomotion and autonomous recovery from falls across diverse terrains. Simulation experiments show agile mobility with low-torque actuators over irregular terrain and reliably recover from external perturbations and self-induced failures. We further show goal directed navigation in structured indoor spaces with low-cost perception. Overall, this approach lowers the barrier to deploying autonomous navigation and robust locomotion policies in budget-constrained robotic platforms.