DreamWaQ++: Obstacle-Aware Quadrupedal Locomotion With Resilient Multi-Modal Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2409.19709 📥 PDF

作者: I Made Aswin Nahrendra, Byeongho Yu, Minho Oh, Dongkyu Lee, Seunghyun Lee, Hyeonwoo Lee, Hyungtae Lim, Hyun Myung

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2026-02-28

💡 一句话要点

DreamWaQ++：基于多模态强化学习的四足机器人障碍感知稳健运动控制

🎯 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: 四足机器人 强化学习 多模态融合 运动控制 障碍感知

📋 核心要点

  1. 现有四足机器人运动控制方法在复杂环境中缺乏鲁棒性，尤其是在仅依赖本体感受时难以避免碰撞。
  2. 论文提出一种融合本体感受和外部感受的多模态强化学习方法，提升四足机器人的运动控制性能。
  3. 实验结果表明，该方法使四足机器人在崎岖地形、陡坡和楼梯等复杂环境中实现了敏捷且稳健的运动。

📝 摘要（中文）

四足机器人具有在复杂环境中灵活运动的潜力，但其浮动基座构型使其易受现实世界不确定性的影响，给运动控制带来巨大挑战。深度强化学习是实现鲁棒运动控制器的可行方案之一。然而，仅依赖本体感受的方法需要前脚接触才能检测到楼梯的存在，从而适应步态，因此无法实现无碰撞运动。同时，融合外部感受需要精确建模的地图，并通过外部传感器进行长期观察。因此，本文提出了一种融合本体感受和外部感受的新方法，即稳健的多模态强化学习。该方法生成的控制器能够使四足机器人在各种真实环境中表现出敏捷的运动性能，包括崎岖地形、陡坡和高层楼梯，同时保持对分布外情况的鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：四足机器人在复杂环境中运动时，由于其浮动基座构型，容易受到环境不确定性的影响，导致运动控制不稳定甚至发生碰撞。现有方法要么仅依赖本体感受，无法提前感知障碍物；要么依赖精确的外部环境建模，对传感器精度和计算资源要求高。因此，如何在不依赖精确环境建模的情况下，提升四足机器人在复杂环境中的运动鲁棒性是一个关键问题。

核心思路：论文的核心思路是将本体感受和外部感受信息融合，利用强化学习训练一个能够感知障碍物并做出相应运动决策的控制器。本体感受提供机器人自身状态信息，外部感受提供环境信息，两者结合可以使机器人更好地适应复杂环境，提高运动的鲁棒性。通过多模态强化学习，控制器可以学习到在不同环境下的最优运动策略。

技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个模块：1) 状态表示模块：将本体感受和外部感受信息进行编码，形成状态向量；2) 策略网络：根据状态向量输出动作指令，控制机器人的运动；3) 奖励函数：根据机器人的运动状态和环境反馈，计算奖励值，用于指导策略网络的训练；4) 强化学习算法：使用强化学习算法（例如PPO）更新策略网络的参数，使其能够学习到最优的运动策略。整体流程是：机器人通过传感器获取环境信息和自身状态信息，经过状态表示模块编码后输入策略网络，策略网络输出动作指令控制机器人运动，环境根据机器人的运动状态给出奖励，强化学习算法根据奖励更新策略网络。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于多模态信息的融合方式。与传统方法不同，该方法不是简单地将本体感受和外部感受信息拼接在一起，而是通过一个专门设计的网络结构，学习两种模态信息之间的关联性，从而更好地利用这些信息。此外，该方法还设计了一种新的奖励函数，鼓励机器人在避开障碍物的同时，保持运动的稳定性和效率。

关键设计：在状态表示模块中，论文可能使用了卷积神经网络来处理外部感受信息，提取环境特征。在策略网络中，可能使用了循环神经网络来处理时间序列数据，提高对运动状态的预测能力。奖励函数的设计可能包括以下几个方面：1) 惩罚碰撞；2) 鼓励前进；3) 鼓励保持平衡；4) 鼓励能量效率。具体的参数设置和网络结构未知，需要查阅论文细节。

📊 实验亮点

论文提出的方法在多种真实环境中进行了测试，包括崎岖地形、陡坡和高层楼梯。实验结果表明，该方法能够使四足机器人在这些复杂环境中实现稳定且高效的运动，并且具有良好的鲁棒性，能够应对各种未知的环境变化。具体的性能数据和对比基线未知，需要查阅论文细节。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于搜救、勘探、物流等领域。四足机器人能够在复杂地形和障碍物环境中自主导航，完成各种任务，例如在灾难现场搜寻幸存者，在矿区进行勘探，在仓库中进行货物搬运。此外，该技术还可以用于开发更智能的辅助机器人，帮助老年人和残疾人更好地生活。

📄 摘要（原文）

Quadrupedal robots hold promising potential for applications in navigating cluttered environments with resilience akin to their animal counterparts. However, their floating base configuration makes them vulnerable to real-world uncertainties, yielding substantial challenges in their locomotion control. Deep reinforcement learning has become one of the plausible alternatives for realizing a robust locomotion controller. However, the approaches that rely solely on proprioception sacrifice collision-free locomotion because they require front-feet contact to detect the presence of stairs to adapt the locomotion gait. Meanwhile, incorporating exteroception necessitates a precisely modeled map observed by exteroceptive sensors over a period of time. Therefore, this work proposes a novel method to fuse proprioception and exteroception featuring a resilient multi-modal reinforcement learning. The proposed method yields a controller that showcases agile locomotion performance on a quadrupedal robot over a myriad of real-world courses, including rough terrains, steep slopes, and high-rise stairs, while retaining its robustness against out-of-distribution situations.