Learning Locomotion on Complex Terrain for Quadrupedal Robots with Foot Position Maps and Stability Rewards
作者: Matthew Hwang, Yubin Liu, Ryo Hakoda, Takeshi Oishi
分类: cs.RO
发布日期: 2026-04-06
💡 一句话要点
提出基于足部位置图和稳定性奖励的强化学习方法，提升四足机器人复杂地形运动能力
🎯 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) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 四足机器人 强化学习 复杂地形 足部位置图 运动稳定性 机器人运动控制 注意力机制
📋 核心要点
- 现有基于强化学习的四足机器人运动方法，在复杂地形上缺乏足部位置的显式精度和稳定性保证。
- 本研究提出一种结合足部位置图和动态运动稳定性奖励的强化学习框架，提升运动的精确性和稳定性。
- 实验结果表明，该方法在域内和超出分布的地形上均能提高运动成功率，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
在复杂地形上实现四足机器人运动是一个长期存在的机器人研究课题。虽然最近基于强化学习的运动方法提高了泛化性和足部放置精度，但它们依赖于从关节角度隐式推断足部位置，缺乏基于优化的方法的显式精度和稳定性保证。为了解决这个问题，我们引入了一个集成到高度图中的足部位置图，以及一个基于注意力框架内的动态运动稳定性奖励，以实现在复杂地形上的运动。我们在训练期间看到的以及超出分布（OOD）的地形上广泛验证了我们的方法。我们的结果表明，所提出的方法能够实现精确和稳定的运动，从而提高在域内和OOD地形上的运动成功率。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决四足机器人在复杂地形上的稳定和精确运动问题。现有基于强化学习的方法虽然具有一定的泛化能力，但依赖于从关节角度隐式推断足部位置，缺乏显式的足部位置控制，难以保证运动的稳定性和精度。这使得机器人在面对复杂地形时容易出现跌倒或运动失败等问题。
核心思路：论文的核心思路是将足部位置信息显式地融入到强化学习框架中，并设计相应的奖励函数来引导机器人学习稳定的运动策略。具体来说，通过引入足部位置图，机器人可以更精确地感知地形信息，并据此调整足部位置。同时，通过设计动态运动稳定性奖励，鼓励机器人学习更加稳定的运动姿态。
技术框架：该方法采用基于注意力机制的强化学习框架。整体流程包括：1) 环境感知：机器人通过传感器获取地形高度图，并将其与足部位置图融合；2) 策略学习：利用强化学习算法训练一个策略网络，该网络以融合后的地形信息为输入，输出机器人的关节控制指令；3) 运动控制：根据策略网络的输出，控制机器人的关节运动，使其在复杂地形上实现稳定和精确的运动。
关键创新：该论文的关键创新在于：1) 引入了足部位置图，将足部位置信息显式地融入到强化学习框架中，提高了足部位置控制的精度；2) 设计了动态运动稳定性奖励，鼓励机器人学习更加稳定的运动姿态，提高了运动的鲁棒性。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 足部位置图的构建方式，如何将地形高度信息和足部位置信息有效地融合；2) 动态运动稳定性奖励的设计，如何根据机器人的运动状态动态调整奖励值，以引导机器人学习稳定的运动策略；3) 基于注意力机制的策略网络结构，如何利用注意力机制提取地形信息中的关键特征，提高策略网络的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在域内和超出分布（OOD）的地形上进行了广泛的验证。实验结果表明，该方法能够显著提高四足机器人在复杂地形上的运动成功率。具体性能数据未知，但论文强调了在各种地形上的泛化能力提升。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于搜救机器人、勘探机器人、物流机器人等领域，使其能够在复杂地形环境下执行任务。例如，在地震灾害现场，搜救机器人可以利用该技术在瓦砾堆中进行搜索和救援；在矿山勘探中，勘探机器人可以利用该技术在崎岖不平的矿区进行勘探和采样。该技术还可以应用于军事领域，提高军用机器人的战场适应能力。
📄 摘要（原文）
Quadrupedal locomotion over complex terrain has been a long-standing research topic in robotics. While recent reinforcement learning-based locomotion methods improve generalizability and foot-placement precision, they rely on implicit inference of foot positions from joint angles, lacking the explicit precision and stability guarantees of optimization-based approaches. To address this, we introduce a foot position map integrated into the heightmap, and a dynamic locomotion-stability reward within an attention-based framework to achieve locomotion on complex terrain. We validate our method extensively on terrains seen during training as well as out-of-domain (OOD) terrains. Our results demonstrate that the proposed method enables precise and stable movement, resulting in improved locomotion success rates on both in-domain and OOD terrains.