SafeFall: Learning Protective Control for Humanoid Robots

📄 arXiv: 2511.18509v1 📥 PDF

作者: Ziyu Meng, Tengyu Liu, Le Ma, Yingying Wu, Ran Song, Wei Zhang, Siyuan Huang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-23

💡 一句话要点

SafeFall：学习人形机器人保护性控制，降低跌倒损伤

🎯 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: 人形机器人 跌倒保护 强化学习 预测控制 损伤缓解

📋 核心要点

  1. 人形机器人易跌倒，现有方法缺乏有效的跌倒预测和保护机制，导致硬件损坏。
  2. SafeFall框架通过GRU预测跌倒，并使用强化学习训练保护策略，最小化跌倒造成的硬件损伤。
  3. 在Unitree G1机器人上的实验表明，SafeFall显著降低了冲击力、扭矩和脆弱部件的碰撞。

📝 摘要（中文）

双足行走使人形机器人天生容易跌倒，从而对昂贵的传感器、执行器和结构部件造成灾难性损坏。为了解决这个现实部署的关键障碍，我们提出了SafeFall，一个学习预测迫在眉睫且不可避免的跌倒，并执行保护性动作以最大限度减少硬件损坏的框架。SafeFall旨在与现有的标称控制器无缝协作，确保在正常操作期间没有干扰。它结合了两个协同组件：一个轻量级的、基于GRU的跌倒预测器，持续监控机器人的状态；以及一个用于损伤缓解的强化学习策略。保护策略保持休眠状态，直到预测器识别出跌倒不可避免，此时它激活以接管控制并执行最小化损伤的响应。该策略使用一种新颖的、损伤感知的奖励函数进行训练，该函数结合了机器人特定的结构脆弱性，学习保护头部和手等关键组件，同时用身体更坚固的部位吸收能量。在全尺寸Unitree G1人形机器人上的验证表明，SafeFall比未受保护的跌倒有了显著的性能改进。它降低了68.3%的峰值接触力，78.4%的峰值关节扭矩，并消除了99.3%的与脆弱组件的碰撞。通过使人形机器人能够安全地失败，SafeFall提供了一个关键的安全网，允许更积极的实验，并加速这些机器人在复杂的现实环境中的部署。

🔬 方法详解

问题定义：人形机器人由于其双足步态的固有不稳定性，极易发生跌倒，而跌倒往往会对机器人昂贵的传感器、执行器以及结构部件造成严重的甚至是灾难性的损害。现有的控制方法通常专注于维持平衡，但无法完全避免意外跌倒的发生，并且缺乏有效的跌倒保护机制，导致机器人硬件容易受损。

核心思路：SafeFall的核心思路是提前预测不可避免的跌倒，并在跌倒发生前激活保护策略，通过调整机器人的姿态和运动，将冲击力分散到更坚固的部位，并避免脆弱部件直接接触地面，从而最大限度地减少硬件损伤。这种方法的核心在于预测的准确性和保护策略的有效性。

技术框架：SafeFall框架包含两个主要模块：跌倒预测器和保护策略。跌倒预测器是一个轻量级的、基于GRU的循环神经网络，它持续监控机器人的状态（例如，关节角度、角速度、重心位置等），并预测未来一段时间内是否会发生不可避免的跌倒。如果预测器判断跌倒不可避免，则激活保护策略。保护策略是一个强化学习策略，它控制机器人的关节运动，以执行预先训练好的保护动作，从而减轻跌倒造成的损害。

关键创新：SafeFall的关键创新在于其结合了跌倒预测和强化学习保护策略，形成了一个完整的跌倒保护框架。此外，该论文还提出了一个损伤感知的奖励函数，用于训练强化学习策略。该奖励函数考虑了机器人各个部件的脆弱程度，鼓励策略保护脆弱部件，并利用坚固部件吸收能量。

关键设计：跌倒预测器使用GRU网络，输入为机器人状态的历史数据，输出为跌倒概率。保护策略使用深度强化学习算法（具体算法未知）进行训练，奖励函数包含多个项，包括：1) 脆弱部件的碰撞惩罚；2) 关节扭矩的惩罚；3) 能量消耗的惩罚；4) 姿态保持的奖励（在保护过程中尽量保持机器人姿态稳定）。具体参数设置和网络结构细节未知。

📊 实验亮点

SafeFall在Unitree G1人形机器人上进行了验证，实验结果表明，与未受保护的跌倒相比，SafeFall显著降低了跌倒造成的硬件损伤。具体来说，峰值接触力降低了68.3%，峰值关节扭矩降低了78.4%，与脆弱部件的碰撞减少了99.3%。这些数据表明，SafeFall能够有效地保护人形机器人免受跌倒造成的损害。

🎯 应用场景

SafeFall技术可广泛应用于各种人形机器人，尤其是在复杂和动态环境中作业的机器人，如建筑工地、灾难救援现场等。通过降低跌倒风险和硬件损坏，SafeFall可以提高机器人的可靠性和安全性，降低维护成本，并加速人形机器人在实际场景中的部署。该技术也有助于推动更激进的机器人控制算法的开发和测试，因为即使发生跌倒，机器人也能得到有效的保护。

📄 摘要（原文）

Bipedal locomotion makes humanoid robots inherently prone to falls, causing catastrophic damage to the expensive sensors, actuators, and structural components of full-scale robots. To address this critical barrier to real-world deployment, we present \method, a framework that learns to predict imminent, unavoidable falls and execute protective maneuvers to minimize hardware damage. SafeFall is designed to operate seamlessly alongside existing nominal controller, ensuring no interference during normal operation. It combines two synergistic components: a lightweight, GRU-based fall predictor that continuously monitors the robot's state, and a reinforcement learning policy for damage mitigation. The protective policy remains dormant until the predictor identifies a fall as unavoidable, at which point it activates to take control and execute a damage-minimizing response. This policy is trained with a novel, damage-aware reward function that incorporates the robot's specific structural vulnerabilities, learning to shield critical components like the head and hands while absorbing energy with more robust parts of its body. Validated on a full-scale Unitree G1 humanoid, SafeFall demonstrated significant performance improvements over unprotected falls. It reduced peak contact forces by 68.3\%, peak joint torques by 78.4\%, and eliminated 99.3\% of collisions with vulnerable components. By enabling humanoids to fail safely, SafeFall provides a crucial safety net that allows for more aggressive experiments and accelerates the deployment of these robots in complex, real-world environments.