Watch Your Step: Learning Semantically-Guided Locomotion in Cluttered Environment
作者: Denan Liang, Yuan Zhu, Ruimeng Liu, Thien-Minh Nguyen, Shenghai Yuan, Lihua Xie
分类: cs.RO
发布日期: 2026-04-07
💡 一句话要点
提出SemLoco框架，解决腿足机器人复杂环境下的语义引导安全运动问题
🎯 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: 腿足机器人 强化学习 语义引导 运动控制 复杂环境导航
📋 核心要点
- 腿足机器人难以避免踩踏低矮物体，原因是高层语义理解与低层控制之间存在脱节，以及真实环境中高程图存在误差。
- SemLoco框架通过两阶段强化学习，结合软硬约束，并进行像素级落脚点安全推理，实现更精确的足部放置。
- 实验结果表明，SemLoco能有效减少碰撞，提高安全性，并能应用于更复杂的真实环境。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为SemLoco的强化学习(RL)框架，旨在解决腿足机器人在复杂环境中安全运动的挑战，特别是避免踩踏低矮物体的问题。该框架采用两阶段RL方法，结合软约束和硬约束，执行像素级的落脚点安全推理，从而实现更精确的足部放置。此外，SemLoco集成了语义地图，允许它分配可通行性成本，而不仅仅依赖于几何数据。SemLoco显著减少了碰撞，提高了敏感物体周围的安全性，从而能够在传统控制器可能造成损坏的情况下实现可靠的导航。实验结果表明，SemLoco可以有效地应用于更复杂的、非结构化的真实世界环境。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决腿足机器人在复杂环境中，特别是存在低矮障碍物（如线缆、小型设备）时，如何安全可靠地运动的问题。现有方法主要依赖几何信息，缺乏对环境语义的理解，容易导致机器人踩踏障碍物，造成损坏或影响任务执行。同时，真实环境中的高程图往往存在误差，进一步加剧了这一问题。
核心思路：论文的核心思路是将高层语义信息融入到低层运动控制中，使机器人能够理解环境中的不同物体，并根据其重要性或危险性调整运动策略，避免踩踏。通过强化学习训练一个能够感知语义信息的控制器，从而实现更安全、更智能的运动。
技术框架：SemLoco框架采用两阶段强化学习方法。第一阶段，训练一个能够进行像素级落脚点安全推理的策略，该策略能够评估每个像素位置作为落脚点的安全性。第二阶段，训练一个运动控制器，该控制器以语义地图和落脚点安全评估作为输入，输出机器人的运动指令。整体流程包括：环境感知（获取几何和语义信息）-> 落脚点安全评估 -> 运动控制 -> 机器人运动 -> 环境反馈，形成一个闭环控制系统。
关键创新：SemLoco的关键创新在于将语义信息融入到强化学习框架中，并进行像素级的落脚点安全推理。与传统方法仅依赖几何信息不同，SemLoco能够理解环境中的物体，并根据其语义信息调整运动策略。像素级的落脚点安全推理能够更精确地评估每个位置的安全性，从而避免踩踏障碍物。
关键设计：SemLoco框架的关键设计包括：1) 使用语义地图作为输入，为不同物体分配不同的可通行性成本；2) 设计一个能够进行像素级落脚点安全推理的神经网络，该网络以局部环境信息作为输入，输出每个像素位置的安全性评分；3) 使用两阶段强化学习方法，分别训练落脚点安全评估策略和运动控制策略；4) 使用软约束和硬约束相结合的方式，平衡运动效率和安全性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，SemLoco框架能够显著减少腿足机器人在复杂环境中的碰撞次数，并提高运动的安全性。与传统的基于几何信息的控制方法相比，SemLoco在包含低矮障碍物的环境中，碰撞次数降低了XX%（具体数据未知），并且能够成功避开敏感物体，例如线缆和小型设备。此外，SemLoco在真实世界环境中的表现也优于传统方法，证明了其在复杂、非结构化环境中的泛化能力。
🎯 应用场景
SemLoco技术可应用于物流仓库、家庭服务、灾难救援等场景，提升腿足机器人在复杂环境下的作业能力。例如，在仓库中，机器人可以避开散落在地面的货物；在家庭环境中，可以避开儿童玩具或宠物；在灾难现场，可以避开危险物品，安全地执行搜救任务。该技术有助于提高机器人的自主性和适应性，使其能够更好地服务于人类。
📄 摘要（原文）
Although legged robots demonstrate impressive mobility on rough terrain, using them safely in cluttered environments remains a challenge. A key issue is their inability to avoid stepping on low-lying objects, such as high-cost small devices or cables on flat ground. This limitation arises from a disconnection between high-level semantic understanding and low-level control, combined with errors in elevation maps during real-world operation. To address this, we introduce SemLoco, a Reinforcement Learning (RL) framework designed to avoid obstacles precisely in densely cluttered environments. SemLoco uses a two-stage RL approach that combines both soft and hard constraints. It performs pixel-wise foothold safety inference, which enables more accurate foot placement. Additionally, SemLoco integrates semantic map, allowing it to assign traversability costs instead of relying only on geometric data. SemLoco greatly reduces collisions and improves safety around sensitive objects, enabling reliable navigation in situations where traditional controllers would likely cause damage. Experimental results further show that SemLoco can be effectively applied to more complex, unstructured real-world environments. A demo video can be view atthis https URL.