SKATER: Synthesized Kinematics for Advanced Traversing Efficiency on a Humanoid Robot via Roller Skate Swizzles

📄 arXiv: 2601.04948v1 📥 PDF

作者: Junchi Gu, Feiyang Yuan, Weize Shi, Tianchen Huang, Haopeng Zhang, Xiaohu Zhang, Yu Wang, Wei Gao, Shiwu Zhang

分类: cs.RO

发布日期: 2026-01-08

💡 一句话要点

提出基于轮滑摆动步态的人形机器人运动控制方法，提升能量效率和关节寿命

🎯 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 轮滑运动 深度强化学习 运动控制 能量效率

📋 核心要点

  1. 传统人形机器人行走和跑步步态频繁触地产生高冲击力，导致关节磨损和能量利用率低。
  2. 该研究提出一种配备被动轮的人形机器人，利用轮滑运动的惯性滑动特性，减少能量损失。
  3. 通过深度强化学习控制框架，机器人实现了平滑高效的轮滑摆动步态，显著降低了冲击强度和运输成本。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种新型人形机器人，其每只脚都配备一排四个被动轮，用于轮滑运动。为了实现轮滑摆动步态，开发了一种基于深度强化学习的控制框架，并根据轮滑的内在特性设计了奖励函数。学习到的策略首先在仿真中进行分析，然后在物理机器人上进行部署，以证明摆动步态在运动过程中的平滑性和效率优于传统的双足行走步态，尤其是在冲击强度和运输成本方面。这两项指标分别降低了75.86%和63.34%，表明轮滑是一种卓越的运动模式，可以提高能量效率和延长关节寿命。

🔬 方法详解

问题定义：现有的人形机器人行走和跑步步态由于频繁的足部触地，会产生较大的瞬时冲击力，这不仅加剧了关节的磨损，也导致了能量利用率低下。因此，如何设计一种更高效、更平稳的运动方式，以延长机器人关节寿命并提高能量效率，是本研究要解决的核心问题。

核心思路：本研究的核心思路是借鉴轮滑运动的生物力学特性，通过在人形机器人的足部安装被动轮，使其能够利用身体的惯性进行连续滑动，从而减少足部与地面的冲击，降低能量损耗。这种方法旨在将轮滑运动的优势，如平滑性和高效性，迁移到人形机器人上。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个部分：首先，设计了一种新型的人形机器人，其每只脚都配备了一排四个被动轮。其次，开发了一个基于深度强化学习的控制框架，用于学习轮滑摆动步态。该框架使用强化学习算法，通过与环境的交互不断优化控制策略。奖励函数的设计是基于轮滑运动的内在特性，例如速度、平衡和能量消耗。最后，将学习到的策略首先在仿真环境中进行验证，然后在物理机器人上进行部署。

关键创新：本研究的关键创新在于将轮滑运动的概念引入到人形机器人领域，并成功地实现了轮滑摆动步态。与传统的双足行走步态相比，轮滑步态能够显著降低冲击强度和能量消耗。此外，基于深度强化学习的控制框架能够自动学习复杂的运动策略，无需人工设计复杂的运动轨迹。

关键设计：奖励函数的设计是该研究的关键技术细节之一。奖励函数综合考虑了机器人的速度、平衡、能量消耗和关节磨损等因素，旨在引导机器人学习到一种既快速又平稳的轮滑步态。具体来说，奖励函数可能包括以下几个部分：速度奖励，鼓励机器人保持较高的运动速度；平衡奖励，惩罚机器人的倾倒或不平衡状态；能量消耗惩罚，鼓励机器人选择能量效率高的运动方式；关节磨损惩罚，鼓励机器人减少关节的冲击和摩擦。

📊 实验亮点

实验结果表明，与传统的双足行走步态相比，该研究提出的轮滑摆动步态在冲击强度和运输成本方面分别降低了75.86%和63.34%。这些数据表明，轮滑运动是一种更高效、更节能的运动方式，能够显著提高人形机器人的能量效率和关节寿命。仿真和物理机器人的实验验证了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于需要长时间、高效率运动的人形机器人场景，例如物流运输、巡检维护、以及灾难救援等。轮滑运动的低冲击特性有助于延长机器人关节寿命，降低维护成本，并提高机器人在复杂地形下的适应能力。未来，该技术有望进一步发展，实现更复杂、更灵活的轮滑运动，拓展人形机器人的应用范围。

📄 摘要（原文）

Although recent years have seen significant progress of humanoid robots in walking and running, the frequent foot strikes with ground during these locomotion gaits inevitably generate high instantaneous impact forces, which leads to exacerbated joint wear and poor energy utilization. Roller skating, as a sport with substantial biomechanical value, can achieve fast and continuous sliding through rational utilization of body inertia, featuring minimal kinetic energy loss. Therefore, this study proposes a novel humanoid robot with each foot equipped with a row of four passive wheels for roller skating. A deep reinforcement learning control framework is also developed for the swizzle gait with the reward function design based on the intrinsic characteristics of roller skating. The learned policy is first analyzed in simulation and then deployed on the physical robot to demonstrate the smoothness and efficiency of the swizzle gait over traditional bipedal walking gait in terms of Impact Intensity and Cost of Transport during locomotion. A reduction of $75.86\%$ and $63.34\%$ of these two metrics indicate roller skating as a superior locomotion mode for enhanced energy efficiency and joint longevity.