Learning Natural and Robust Hexapod Locomotion over Complex Terrains via Motion Priors based on Deep Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2511.03167v1 📥 PDF

作者: Xin Liu, Jinze Wu, Yinghui Li, Chenkun Qi, Yufei Xue, Feng Gao

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-05

💡 一句话要点

提出基于运动先验的深度强化学习方法，实现六足机器人复杂地形自然稳健的运动

🎯 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)

关键词: 六足机器人 强化学习 运动先验 复杂地形 步态生成

📋 核心要点

  1. 现有六足机器人运动控制方法难以在高维动作空间中有效协调多腿，导致步态不自然且鲁棒性不足。
  2. 该论文提出一种基于运动先验的深度强化学习方法，利用优化的运动先验引导机器人学习自然步态。
  3. 实验结果表明，该方法能够使真实六足机器人在复杂地形中实现自然步态和显著的鲁棒性，无需视觉信息。

📝 摘要（中文）

多足机器人通过多条腿与环境的交互，在复杂地形中具有更强的稳定性。然而，如何在更大的动作探索空间中有效地协调多条腿，以生成自然而稳健的运动，是一个关键问题。本文提出了一种基于运动先验的方法，成功地将深度强化学习算法应用于真实的六足机器人。我们生成了一个优化运动先验的数据集，并训练了一个基于先验的对抗判别器，以引导六足机器人学习自然的步态。学习到的策略随后成功地转移到真实的六足机器人上，并在复杂地形中展示了自然的步态模式和显著的鲁棒性，且无需视觉信息。这是首次使用强化学习控制器在真实的六足机器人上实现复杂地形行走。

🔬 方法详解

问题定义：六足机器人在复杂地形上的运动控制是一个具有挑战性的问题。传统的控制方法通常依赖于人工设计的规则或优化算法，难以适应复杂多变的地形，并且生成的步态往往不够自然。现有的强化学习方法在应用于高维动作空间的六足机器人时，探索效率低，容易陷入局部最优，难以学习到鲁棒且自然的运动策略。

核心思路：该论文的核心思路是利用运动先验来引导强化学习过程。通过预先生成一组优化的运动先验，并训练一个判别器来区分自然步态和非自然步态，从而约束强化学习的探索空间，加速学习过程，并提高学习到的策略的自然性和鲁棒性。

技术框架：整体框架包括三个主要阶段：1) 运动先验生成：使用优化算法生成一组自然的六足机器人运动轨迹，构成运动先验数据集。2) 对抗判别器训练：训练一个对抗判别器，用于区分真实的运动先验和强化学习生成的运动轨迹。3) 强化学习训练：使用深度强化学习算法（如PPO），结合对抗判别器的奖励信号，训练六足机器人的运动控制策略。

关键创新：该论文的关键创新在于将运动先验和对抗学习引入到六足机器人的强化学习控制中。通过运动先验引导探索，避免了在高维动作空间中的盲目搜索，加速了学习过程。对抗判别器的引入，使得机器人能够学习到更加自然的步态，提高了运动的鲁棒性。

关键设计：运动先验通过优化算法获得，例如使用轨迹优化方法，最小化能量消耗、关节力矩等指标。对抗判别器通常采用深度神经网络结构，输入为机器人的关节角度、角速度等状态信息，输出为运动轨迹的自然度评分。强化学习算法采用近端策略优化（PPO），奖励函数结合了任务奖励（如前进速度、稳定性）和判别器奖励（自然度）。

📊 实验亮点

该论文首次将强化学习控制器成功应用于真实六足机器人的复杂地形行走。实验结果表明，该方法能够使机器人在无需视觉信息的情况下，在多种复杂地形（如草地、碎石路、斜坡）上稳定行走，并表现出自然的步态模式。与传统的控制方法相比，该方法具有更强的鲁棒性和适应性。虽然论文中没有给出具体的性能数据，但强调了其在真实机器人上的成功应用。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于搜救机器人、勘探机器人、物流机器人等领域，使其能够在复杂地形环境下执行任务。例如，在地震灾害现场，六足机器人可以利用该技术在瓦砾堆中稳定行走，搜寻幸存者。在火星等行星探测任务中，六足机器人可以利用该技术在崎岖地形上自主导航，进行科学考察。此外，该技术还可以应用于虚拟现实和游戏领域，生成更加逼真的机器人运动动画。

📄 摘要（原文）

Multi-legged robots offer enhanced stability to navigate complex terrains with their multiple legs interacting with the environment. However, how to effectively coordinate the multiple legs in a larger action exploration space to generate natural and robust movements is a key issue. In this paper, we introduce a motion prior-based approach, successfully applying deep reinforcement learning algorithms to a real hexapod robot. We generate a dataset of optimized motion priors, and train an adversarial discriminator based on the priors to guide the hexapod robot to learn natural gaits. The learned policy is then successfully transferred to a real hexapod robot, and demonstrate natural gait patterns and remarkable robustness without visual information in complex terrains. This is the first time that a reinforcement learning controller has been used to achieve complex terrain walking on a real hexapod robot.