START: Traversing Sparse Footholds with Terrain Reconstruction

📄 arXiv: 2512.13153v1 📥 PDF

作者: Ruiqi Yu, Qianshi Wang, Hongyi Li, Zheng Jun, Zhicheng Wang, Jun Wu, Qiuguo Zhu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-12-15

💡 一句话要点

START：基于地形重建的稀疏落脚点四足机器人运动

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 四足机器人 稀疏地形 地形重建 强化学习 零样本迁移

📋 核心要点

  1. 现有四足机器人方法在稀疏地形中泛化性差，或依赖噪声大的高度图，导致学习效率低和步态僵硬。
  2. START框架利用板载视觉和本体感受，重建局部地形高度图，显式表达稀疏落脚点特征，提升环境理解和地形评估。
  3. 实验表明，START在真实场景中实现了零样本迁移，展现了优越的适应性、精确的落脚点放置和鲁棒的运动能力。

📝 摘要（中文）

对于四足机器人而言，在稀疏落脚点的地形上行走是一项充满希望但具有挑战性的任务，它需要精确的环境感知和敏捷的控制，以确保安全的落脚点，同时保持动态稳定性。基于模型的层级控制器在实验室环境中表现出色，但泛化能力有限，行为过于保守。端到端学习方法具有更大的灵活性和适应性，但现有方法依赖于引入噪声和复杂、昂贵流程的高度图，或者从自我中心的深度图像中隐式地推断地形特征，通常会错过准确的关键几何线索，导致学习效率低下和步态僵硬。为了克服这些限制，我们提出了START，一个单阶段学习框架，它能够在高度稀疏和随机的落脚点上实现敏捷、稳定的运动。START仅利用低成本的板载视觉和本体感受来准确地重建局部地形高度图，提供了一个显式的中间表示，以传达与稀疏落脚点区域相关的重要特征。这支持了全面的环境理解和精确的地形评估，降低了探索成本并加速了技能获取。实验结果表明，START在各种真实场景中实现了零样本迁移，展示了卓越的适应性、精确的落脚点放置和强大的运动能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决四足机器人在稀疏落脚点地形中运动时，现有方法泛化性差、依赖噪声数据或隐式推断导致学习效率低下的问题。现有方法难以在真实复杂环境中实现稳定、敏捷的运动。

核心思路：核心思路是利用低成本的板载视觉和本体感受信息，显式地重建局部地形高度图。通过显式地表达地形特征，机器人可以更准确地评估地形，从而实现更安全、更高效的落脚点选择和运动控制。这种显式表达避免了隐式推断带来的信息损失，并减少了对噪声数据的依赖。

技术框架：START框架是一个单阶段学习框架，主要包含以下模块：1) 感知模块：利用板载视觉和本体感受数据作为输入。2) 地形重建模块：基于感知数据重建局部地形高度图，作为中间表示。3) 控制模块：基于重建的地形高度图和机器人状态，生成运动控制指令。整个框架通过端到端的方式进行训练，以优化机器人在稀疏地形中的运动性能。

关键创新：最重要的创新点在于显式地形重建作为中间表示。与直接从传感器数据学习控制策略的方法相比，START通过显式地重建地形，使机器人能够更好地理解环境，从而提高运动的鲁棒性和泛化能力。此外，单阶段学习框架简化了训练流程，降低了训练成本。

关键设计：地形重建模块可能采用深度学习模型，例如卷积神经网络或Transformer，将视觉和本体感受数据映射到高度图。损失函数可能包括地形重建损失（例如，均方误差）和运动控制损失（例如，奖励函数，惩罚摔倒或不稳定的运动）。控制模块可能采用强化学习算法，例如PPO或SAC，以优化机器人的运动策略。具体的网络结构、参数设置和损失函数权重等细节需要在论文中查找。

📊 实验亮点

START框架在真实世界的稀疏落脚点地形中实现了零样本迁移，无需针对特定环境进行重新训练。实验结果表明，START能够实现更精确的落脚点放置和更稳定的运动，优于现有的基于高度图或隐式地形推断的方法。具体的性能提升数据（例如，成功穿越地形的概率、运动速度等）需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于搜救、勘探、物流等领域，尤其是在复杂、崎岖或人类难以到达的环境中。例如，在地震灾区，四足机器人可以利用该技术在瓦砾堆中安全移动，搜寻幸存者。在工业场景中，可以用于检测和维护。

📄 摘要（原文）

Traversing terrains with sparse footholds like legged animals presents a promising yet challenging task for quadruped robots, as it requires precise environmental perception and agile control to secure safe foot placement while maintaining dynamic stability. Model-based hierarchical controllers excel in laboratory settings, but suffer from limited generalization and overly conservative behaviors. End-to-end learning-based approaches unlock greater flexibility and adaptability, but existing state-of-the-art methods either rely on heightmaps that introduce noise and complex, costly pipelines, or implicitly infer terrain features from egocentric depth images, often missing accurate critical geometric cues and leading to inefficient learning and rigid gaits. To overcome these limitations, we propose START, a single-stage learning framework that enables agile, stable locomotion on highly sparse and randomized footholds. START leverages only low-cost onboard vision and proprioception to accurately reconstruct local terrain heightmap, providing an explicit intermediate representation to convey essential features relevant to sparse foothold regions. This supports comprehensive environmental understanding and precise terrain assessment, reducing exploration cost and accelerating skill acquisition. Experimental results demonstrate that START achieves zero-shot transfer across diverse real-world scenarios, showcasing superior adaptability, precise foothold placement, and robust locomotion.