Descriptive Model-based Learning and Control for Bipedal Locomotion

📄 arXiv: 2511.00512v1 📥 PDF

作者: Suraj Kumar, Andy Ruina

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2025-11-01

备注: 8 pages, 15 figures

💡 一句话要点

提出基于描述性模型的双足机器人学习与控制方法，提升步态效率和鲁棒性

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 双足机器人 步态控制 描述性模型 低维模型 高维控制 平衡控制 机器人学习

📋 核心要点

  1. 现有双足机器人控制方法依赖低维模型，限制了机器人的运动自由度，导致步态效率低下。
  2. 该论文提出一种基于描述性模型的控制框架，允许机器人在高维空间自由演化，仅约束其在低维空间的投影。
  3. 该方法能够产生更高效、类人的行走步态，并提升了双足机器人的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

由于多相混合特性和高维状态空间，双足平衡极具挑战性。传统的双足机器人平衡控制方法依赖于低维模型进行运动规划和反应控制，限制了整个机器人像这些简化模型一样运动。这涉及到跟踪通过低维模型获得的质心和上半身的预设参考路径，通常导致膝盖弯曲的低效行走模式。然而，我们观察到双足平衡本质上是低维的，可以用低维状态空间中的简单状态和动作描述符有效地描述。这使得机器人的运动可以在其高维状态空间中自由演化，仅约束其在低维状态空间中的投影。在这项工作中，我们提出了一种新颖的控制方法，避免将低维模型强加于完整模型。相反，我们的控制框架使用具有维持平衡所需最小自由度的描述性模型，允许剩余的自由度在高维空间中自由演化。这产生了高效的类人行走步态并提高了鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：双足机器人的平衡控制是一个复杂的问题，传统方法依赖于低维模型进行运动规划，这限制了机器人的运动自由度，导致步态不自然且效率低下。现有方法难以在高维状态空间中实现高效且鲁棒的平衡控制。

核心思路：该论文的核心思路是避免将低维模型强加于整个机器人模型，而是使用一个描述性的低维模型来维持平衡，允许机器人的其余自由度在高维空间中自由演化。这样可以在保证平衡的前提下，充分利用机器人的高维运动能力。

技术框架：该控制框架包含两个主要部分：1) 一个描述性的低维模型，用于维持平衡；2) 一个高维机器人模型，其运动受到低维模型的约束。控制器的目标是最小化低维模型的状态误差，同时允许高维模型自由运动。具体流程包括：状态估计、低维模型控制、高维模型力矩计算和执行。

关键创新：最重要的技术创新点在于使用描述性模型，而不是强制机器人遵循预设的低维轨迹。这种方法允许机器人在高维状态空间中自由探索，从而找到更优的运动策略。与现有方法的本质区别在于，现有方法将高维问题简化为低维问题，而该方法则利用低维模型来引导高维运动。

关键设计：关键设计包括选择合适的低维状态和动作描述符，以及设计有效的控制律来最小化低维模型的状态误差。具体的参数设置和损失函数取决于具体的机器人模型和任务要求。例如，可以选择质心位置和速度作为低维状态，选择踝关节力矩作为低维动作。损失函数可以设计为低维状态误差的平方和。

📊 实验亮点

该论文提出的方法能够生成更高效、类人的行走步态，并提高了双足机器人的鲁棒性。虽然论文中没有提供具体的性能数据，但摘要强调了该方法在步态效率和鲁棒性方面的提升，暗示了实验结果的积极性。未来的工作可以进一步量化这些提升，并与其他基线方法进行比较。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种双足机器人，例如人形机器人、外骨骼机器人和辅助行走设备。通过提高步态效率和鲁棒性，该方法可以使双足机器人在复杂环境中更安全、更有效地行走，从而在医疗康复、物流运输和灾难救援等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Bipedal balance is challenging due to its multi-phase, hybrid nature and high-dimensional state space. Traditional balance control approaches for bipedal robots rely on low-dimensional models for locomotion planning and reactive control, constraining the full robot to behave like these simplified models. This involves tracking preset reference paths for the Center of Mass and upper body obtained through low-dimensional models, often resulting in inefficient walking patterns with bent knees. However, we observe that bipedal balance is inherently low-dimensional and can be effectively described with simple state and action descriptors in a low-dimensional state space. This allows the robot's motion to evolve freely in its high-dimensional state space, only constraining its projection in the low-dimensional state space. In this work, we propose a novel control approach that avoids prescribing a low-dimensional model to the full model. Instead, our control framework uses a descriptive model with the minimum degrees of freedom necessary to maintain balance, allowing the remaining degrees of freedom to evolve freely in the high-dimensional space. This results in an efficient human-like walking gait and improved robustness.