Robot Crash Course: Learning Soft and Stylized Falling

📄 arXiv: 2511.10635v1 📥 PDF

作者: Pascal Strauch, David Müller, Sammy Christen, Agon Serifi, Ruben Grandia, Espen Knoop, Moritz Bächer

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2025-11-13

💡 一句话要点

提出一种基于强化学习的机器人软着陆方法，控制末端姿态并减少物理损伤

🎯 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: 机器人控制 强化学习 软着陆 跌倒保护 姿态控制

📋 核心要点

  1. 现有方法主要集中于防止机器人跌倒，忽略了跌倒本身，尤其缺乏对跌倒姿态的控制和损伤最小化。
  2. 提出一种基于强化学习的框架，通过设计奖励函数，平衡末端姿态控制、冲击最小化和关键部件保护。
  3. 通过仿真和真实实验验证，该方法能使双足机器人实现可控的软着陆，降低跌倒造成的物理损伤。

📝 摘要（中文）

尽管近年来稳健步态移动取得了进展，但双足机器人在现实世界中仍面临跌倒的风险。大多数研究侧重于预防此类事件，而我们则专注于跌倒本身。具体而言，我们的目标是减少机器人受到的物理损伤，同时为用户提供对机器人最终姿态的控制。为此，我们提出了一种与机器人无关的奖励函数，该函数在强化学习过程中平衡了期望最终姿态的实现、冲击最小化以及关键机器人部件的保护。为了使策略对广泛的初始跌倒条件具有鲁棒性，并能够在推理时指定任意和未见过的最终姿态，我们引入了一种基于仿真的初始和最终姿态采样策略。通过模拟和真实世界的实验，我们的工作表明，即使是双足机器人也可以执行受控的软着陆。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决双足机器人在跌倒时如何减少物理损伤，并同时控制机器人最终姿态的问题。现有方法主要集中于防止跌倒，而忽略了跌倒发生后的控制和保护，缺乏对跌倒过程的优化，导致机器人容易因跌倒而损坏。

核心思路：核心思路是利用强化学习训练一个策略，该策略能够在机器人跌倒时，通过调整关节运动，引导机器人以期望的姿态落地，并尽可能减少冲击力，保护关键部件。通过设计合适的奖励函数，平衡姿态控制和损伤最小化。

技术框架：整体框架包括以下几个主要部分：1) 基于仿真的环境：用于训练强化学习策略。2) 奖励函数设计：用于指导策略学习，包括姿态奖励、冲击奖励和部件保护奖励。3) 强化学习算法：用于训练控制策略。4) 初始和最终姿态采样策略：用于增加策略的泛化能力，使其能够适应不同的跌倒情况和期望的最终姿态。

关键创新：最重要的创新点在于提出了一个与机器人无关的奖励函数，该函数能够平衡姿态控制、冲击最小化和部件保护。此外，还提出了一个基于仿真的初始和最终姿态采样策略，提高了策略的鲁棒性和泛化能力。

关键设计：奖励函数的设计是关键。姿态奖励鼓励机器人达到期望的最终姿态；冲击奖励惩罚过大的冲击力；部件保护奖励惩罚关键部件受到撞击。具体形式未知，但可以推测是加权求和的形式。初始和最终姿态的采样策略也至关重要，需要覆盖尽可能多的跌倒情况和期望姿态，以提高策略的泛化能力。强化学习算法的选择未知，但常见的如PPO、SAC等都可能适用。

📊 实验亮点

论文通过仿真和真实世界的实验验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，该方法能够使双足机器人实现可控的软着陆，显著降低跌倒造成的物理损伤。具体的性能数据未知，但可以推测，与没有控制的自由跌落相比，该方法能够显著降低冲击力，并使机器人以更接近期望的姿态落地。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种双足机器人，尤其是在复杂或不确定环境中作业的机器人，例如搜救机器人、巡检机器人等。通过控制跌倒过程，可以显著降低机器人因跌倒造成的损坏，提高机器人的可靠性和使用寿命。此外，该方法还可以扩展到其他类型的机器人，例如人形机器人、四足机器人等。

📄 摘要（原文）

Despite recent advances in robust locomotion, bipedal robots operating in the real world remain at risk of falling. While most research focuses on preventing such events, we instead concentrate on the phenomenon of falling itself. Specifically, we aim to reduce physical damage to the robot while providing users with control over a robot's end pose. To this end, we propose a robot agnostic reward function that balances the achievement of a desired end pose with impact minimization and the protection of critical robot parts during reinforcement learning. To make the policy robust to a broad range of initial falling conditions and to enable the specification of an arbitrary and unseen end pose at inference time, we introduce a simulation-based sampling strategy of initial and end poses. Through simulated and real-world experiments, our work demonstrates that even bipedal robots can perform controlled, soft falls.