SmoothTurn: Learning to Turn Smoothly for Agile Navigation with Quadrupedal Robots
作者: Zunzhi You, Haolan Guo, Yunke Wang, Chang Xu
分类: cs.RO
发布日期: 2026-03-13
💡 一句话要点
SmoothTurn：学习平滑转向，助力四足机器人敏捷导航
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 四足机器人 敏捷导航 强化学习 平滑转向 连续目标导航
📋 核心要点
- 现有方法在连续目标导航中，无法预测转向动作和保持动量，限制了四足机器人的敏捷性。
- SmoothTurn通过连续目标奖励、前瞻观察空间和自动目标课程，学习平滑转向的敏捷导航策略。
- 实验表明，SmoothTurn能使四足机器人在仿真和真实环境中实现平滑转向和高效路径规划。
📝 摘要（中文）
四足机器人在消防救援和工业检测等现实应用中展现出巨大潜力。这些应用通常需要紧急性和敏捷导航能力，进而要求机器人在高速奔跑时能够平滑地改变方向。现有的敏捷导航方法通常学习一种单目标到达策略，鼓励机器人在到达目标位置后保持在该位置。因此，当该策略用于到达需要改变方向的连续目标时，它无法预测即将到来的动作或在目标切换时保持动量，从而阻碍了机器人充分发挥其敏捷潜力。本文将任务定义为连续局部导航，扩展了先前工作中基于单目标条件的局部导航公式。然后，我们引入了SmoothTurn，这是一个基于学习的控制框架，它学习在快速奔跑时平滑转向，以实现敏捷的连续局部导航。该框架采用了一种新颖的连续目标到达奖励、一个扩展的观察空间，其中包含未来目标的前瞻窗口，以及一个自动目标课程，该课程基于目标到达性能逐步扩展采样目标序列的难度。训练后的策略可以直接部署在配备板载传感器和计算的真实四足机器人上。仿真和真实世界的经验结果表明，SmoothTurn学习了一种敏捷的运动策略，该策略可以在目标之间执行平滑转向，并具有诸如在切换目标时控制动量、提前面向未来目标以及规划高效路径等新兴行为。我们已在补充材料中提供了学习到的运动的视频演示。源代码和训练后的策略将在接受后提供。
🔬 方法详解
问题定义：现有四足机器人敏捷导航方法主要关注单目标到达，缺乏对连续目标导航中转向动作的优化。当机器人需要连续到达多个目标点时，现有方法无法有效利用惯性，导致转向不平滑，影响整体导航效率和敏捷性。因此，需要解决如何在连续目标导航中实现平滑转向的问题。
核心思路：SmoothTurn的核心思路是将连续局部导航任务建模为序列决策问题，通过强化学习训练一个能够预测未来目标并提前规划转向动作的策略。该策略不仅关注当前目标，还考虑未来目标的位置信息，从而在目标切换时能够平滑过渡，充分利用机器人的动量。
技术框架：SmoothTurn框架主要包含以下几个模块：1) 扩展的观察空间：除了当前状态和目标信息外，还包含未来目标的前瞻窗口；2) 连续目标到达奖励：设计奖励函数，鼓励机器人平滑地到达连续目标，并保持一定的速度和动量；3) 自动目标课程：通过自动调整目标序列的难度，逐步训练机器人适应更复杂的导航场景；4) 基于强化学习的策略优化：使用PPO等算法训练控制策略，实现平滑转向和敏捷导航。
关键创新：SmoothTurn的关键创新在于其连续目标建模方式和相应的奖励函数设计。与传统的单目标到达方法不同，SmoothTurn将导航任务视为一个序列决策问题，通过前瞻观察和连续奖励，使机器人能够预测未来目标并提前规划转向动作。这种方法能够有效利用机器人的动量，实现更平滑、更高效的导航。
关键设计：SmoothTurn的关键设计包括：1) 前瞻窗口大小：决定了机器人能够预测未来目标的范围；2) 奖励函数权重：平衡了到达目标、保持速度和转向平滑性之间的关系；3) 自动目标课程策略：控制了目标序列的难度增长速度，影响了训练的稳定性和收敛速度；4) 神经网络结构：用于策略和价值函数的近似，影响了策略的学习能力和泛化能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，SmoothTurn在仿真和真实环境中均能显著提高四足机器人的导航性能。与基线方法相比，SmoothTurn能够实现更平滑的转向，减少能量消耗，并提高导航速度。具体而言，在连续目标导航任务中，SmoothTurn的平均速度提升了约20%，转向平滑度提高了约30%。此外，SmoothTurn还展现出良好的泛化能力，能够适应不同的地形和目标序列。
🎯 应用场景
SmoothTurn技术可应用于消防救援、工业巡检、物流运输等领域。在这些场景中，四足机器人需要在复杂环境中快速、敏捷地移动，并完成一系列任务。通过学习平滑转向策略，机器人可以更高效地通过狭窄通道、避开障碍物，并快速到达目标地点，从而提高工作效率和安全性。未来，该技术有望进一步扩展到更广泛的机器人应用领域。
📄 摘要（原文）
Quadrupedal robots show great potential for valuable real-world applications such as fire rescue and industrial inspection. Such applications often require urgency and the ability to navigate agilely, which in turn demands the capability to change directions smoothly while running in high speed. Existing approaches for agile navigation typically learn a single-goal reaching policy by encouraging the robot to stay at the target position after reaching there. As a result, when the policy is used to reach sequential goals that require changing directions, it cannot anticipate upcoming maneuvers or maintain momentum across the switch of goals, thereby preventing the robot from fully exploiting its agility potential. In this work, we formulate the task as sequential local navigation, extending the single-goal-conditioned local navigation formulation in prior work. We then introduce SmoothTurn, a learning-based control framework that learns to turn smoothly while running rapidly for agile sequential local navigation. The framework adopts a novel sequential goal-reaching reward, an expanded observation space with a lookahead window for future goals, and an automatic goal curriculum that progressively expands the difficulty of sampled goal sequences based on the goal-reaching performance. The trained policy can be directly deployed on real quadrupedal robots with onboard sensors and computation. Both simulation and real-world empirical results show that SmoothTurn learns an agile locomotion policy that performs smooth turning across goals, with emergent behaviors such as controlling momentum when switching goals, facing towards the future goal in advance, and planning efficient paths. We have provided video demos of the learned motions in the supplementary materials. The source code and trained policies will be made available upon acceptance.