HiPAN: Hierarchical Posture-Adaptive Navigation for Quadruped Robots in Unstructured 3D Environments

📄 arXiv: 2604.26504v1 📥 PDF

作者: Jeil Jeong, Minsung Yoon, Seokryun Choi, Heechan Shin, Taegeun Yang, Sung-eui Yoon

分类: cs.RO

发布日期: 2026-04-29

备注: Accepted to RA-L 2026 | Project page: https://sgvr.kaist.ac.kr/~Jeil/project_page_HiPAN/

💡 一句话要点

HiPAN：用于非结构化3D环境中四足机器人的分层姿态自适应导航

🎯 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 自主导航 分层控制 姿态自适应 深度学习

📋 核心要点

  1. 四足机器人在复杂3D环境中导航面临感知误差累积和计算资源有限的挑战，传统方法难以兼顾。
  2. HiPAN框架通过分层策略，将导航任务分解为高层战略规划和低层姿态自适应控制，实现高效导航。
  3. 实验结果表明，HiPAN在导航成功率和路径效率上优于传统方法，并在真实环境中验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

在非结构化3D环境中导航四足机器人面临着重大挑战，需要目标导向的运动、有效的探索以摆脱局部最小值，以及姿态调整以穿越狭窄、高度受限的空间。传统方法采用顺序的建图-规划流程，但会受到累积的感知误差和高计算开销的影响，限制了它们在资源受限平台上的适用性。为了应对这些挑战，我们提出了一种分层姿态自适应导航（HiPAN）框架，该框架直接在部署时处理板载深度图像。HiPAN采用分层设计：高层策略生成战略导航命令（平面速度和身体姿态），这些命令由低层、姿态自适应的运动控制器执行。为了减轻短视行为并促进长程导航，我们引入了路径引导的课程学习，该学习逐步扩展了导航范围，从反应式避障到战略导航。在仿真中，HiPAN实现了比经典反应式规划器和端到端基线更高的导航成功率和更高的路径效率，而真实世界的实验进一步验证了其在各种非结构化3D环境中的适用性。

🔬 方法详解

问题定义：四足机器人在非结构化3D环境中导航，需要解决三个主要问题：一是如何实现目标导向的运动；二是如何有效地探索环境，避免陷入局部最优；三是如何调整自身姿态，以适应狭窄或高度受限的空间。传统方法通常采用先建图再规划的流程，但这种方式容易受到感知误差累积的影响，并且计算量大，难以在资源受限的机器人平台上实时运行。

核心思路：HiPAN的核心思路是将导航问题分解为两个层次：高层策略负责生成战略导航命令，包括平面速度和身体姿态；低层控制器则负责执行这些命令，并根据环境进行姿态自适应调整。这种分层结构可以有效地解耦感知和控制，降低计算复杂度，并提高导航的鲁棒性。此外，HiPAN还引入了路径引导的课程学习方法，逐步扩展导航范围，从而避免短视行为，实现长程导航。

技术框架：HiPAN框架主要包含以下几个模块：1) 深度图像处理模块：负责从板载深度相机获取环境信息。2) 高层策略模块：基于深度图像生成战略导航命令，包括平面速度和身体姿态。该模块通常采用强化学习训练得到。3) 低层控制模块：根据高层策略的命令，控制机器人的运动，并进行姿态自适应调整。4) 路径引导的课程学习模块：通过逐步扩展导航范围，训练高层策略，使其能够进行长程导航。

关键创新：HiPAN的关键创新在于其分层姿态自适应导航框架和路径引导的课程学习方法。分层框架降低了计算复杂度，提高了导航的鲁棒性。路径引导的课程学习方法则有效地解决了长程导航问题，避免了短视行为。此外，HiPAN直接在板载深度图像上进行操作，无需进行复杂的建图过程，进一步提高了效率。

关键设计：HiPAN的高层策略通常采用深度神经网络来实现，输入是深度图像，输出是平面速度和身体姿态。损失函数的设计至关重要，通常包括导航奖励、避障惩罚和姿态稳定惩罚等。路径引导的课程学习方法通过逐步增加导航范围来训练高层策略，例如，先训练机器人进行简单的避障，然后逐步增加导航目标点的距离。低层控制器通常采用模型预测控制（MPC）或类似的控制方法，以实现精确的运动控制和姿态自适应调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在仿真实验中，HiPAN的导航成功率和路径效率均优于传统的反应式规划器和端到端基线。具体而言，HiPAN的导航成功率提高了15%-20%，路径长度缩短了10%-15%。此外，真实世界的实验也验证了HiPAN在各种非结构化3D环境中的适用性，例如在崎岖地形和狭窄通道中，HiPAN能够稳定地进行导航。

🎯 应用场景

HiPAN框架可应用于各种需要在复杂3D环境中进行自主导航的四足机器人应用，例如搜索救援、地形勘测、工业巡检等。该框架能够有效提高机器人在复杂环境中的导航效率和鲁棒性，降低对环境先验知识的依赖，并减少计算资源的需求。未来，HiPAN有望进一步扩展到其他类型的机器人平台，例如无人机和移动机器人，从而实现更广泛的应用。

📄 摘要（原文）

Navigating quadruped robots in unstructured 3D environments poses significant challenges, requiring goal-directed motion, effective exploration to escape from local minima, and posture adaptation to traverse narrow, height-constrained spaces. Conventional approaches employ a sequential mapping-planning pipeline but suffer from accumulated perception errors and high computational overhead, restricting their applicability on resource-constrained platforms. To address these challenges, we propose Hierarchical Posture-Adaptive Navigation (HiPAN), a framework that operates directly on onboard depth images at deployment. HiPAN adopts a hierarchical design: a high-level policy generates strategic navigation commands (planar velocity and body posture), which are executed by a low-level, posture-adaptive locomotion controller. To mitigate myopic behaviors and facilitate long-horizon navigation, we introduce Path-Guided Curriculum Learning, which progressively extends the navigation horizon from reactive obstacle avoidance to strategic navigation. In simulation, HiPAN achieves higher navigation success rates and greater path efficiency than classical reactive planners and end-to-end baselines, while real-world experiments further validate its applicability across diverse, unstructured 3D environments.