Learning to Balance Motor Thermal Safety and Quadrupedal Locomotion Performance with Residual Policy
作者: Yuhang Wan, Weixian Lin, Letian Qian, Yiqi Zou, Weiwei Wu, Shengwei Wu, Chuanlin Zhao, Xin Luo
分类: cs.RO
发布日期: 2026-05-26
💡 一句话要点
提出基于残差策略的强化学习框架，平衡四足机器人运动性能与电机热安全
🎯 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 电机热管理 残差策略 运动控制
📋 核心要点
- 电机过热限制了电动腿式机器人长时间运动能力，尤其是在负载情况下，现有方法对此关注不足。
- 提出一种两阶段训练框架，首先学习标称运动策略，然后学习残差策略进行热管理，实现运动性能和热安全的平衡。
- 实验表明，该方法在真实机器人上能有效防止电机过热，在3kg负载下稳定运动时间从5分钟提升到13分钟以上。
📝 摘要（中文）
本文针对电机驱动机器人，特别是四足机器人，在长时间运动和负载条件下电机过热的问题，提出了一种电机热管理的两阶段训练框架。该框架将四足机器人的整体热模型集成到强化学习流程中，以更新电机温度。首先，预训练一个标称策略作为运动基线，使其能够在各种地形上运动。然后，在此基础上训练一个残差策略，根据机器人的热状态提供修正动作，确保在低温条件下保持高性能，并在高温条件下防止电机过热。仿真结果表明，该策略有效地平衡了电机热安全和运动性能。在Unitree A1四足机器人上的真实实验进一步验证了该方法：在3公斤负载下，机器人可以在多种地形上稳定运动超过13分钟，而单独使用标称策略会导致电机在约5分钟内过热。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决四足机器人长时间运动时电机过热的问题。现有方法通常忽略电机热管理，导致机器人在高负载或复杂地形下运动时，电机温度迅速升高，最终影响机器人的运动性能和寿命。因此，如何在保证运动性能的同时，有效管理电机温度，防止过热，是本研究要解决的关键问题。
核心思路：论文的核心思路是利用强化学习，学习一个残差策略，该策略在预训练的标称运动策略的基础上，根据机器人的热状态进行修正，从而在运动性能和电机热安全之间取得平衡。标称策略负责提供基本的运动能力，而残差策略则负责根据电机温度进行微调，避免电机过热。
技术框架：整体框架包含两个阶段：1) 标称策略预训练：使用强化学习训练一个能够在各种地形上运动的标称策略。2) 残差策略训练：在标称策略的基础上，训练一个残差策略，该策略的输入包括机器人的状态和电机温度，输出是对标称策略的修正动作。强化学习环境集成了四足机器人的整体热模型，用于模拟电机温度的变化。
关键创新：该方法的主要创新在于将电机热模型集成到强化学习训练流程中，并采用两阶段训练框架，分别学习运动策略和热管理策略。与传统的只关注运动性能的强化学习方法相比，该方法能够显式地考虑电机温度的影响，从而实现运动性能和热安全的平衡。残差策略的设计使得热管理策略可以在标称策略的基础上进行微调，避免了从头开始训练策略的困难。
关键设计：电机热模型采用一阶热阻模型，用于模拟电机温度的变化。强化学习算法采用PPO（Proximal Policy Optimization）。残差策略的网络结构为多层感知机（MLP），输入包括机器人的状态（位置、速度、姿态等）和电机温度，输出是对标称策略动作的修正量。损失函数包括运动性能损失（例如，跟踪目标速度的误差）和热安全损失（例如，电机温度超过阈值的惩罚）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的方法在Unitree A1四足机器人上实现了显著的性能提升。在3公斤负载下，使用该方法的机器人可以在多种地形上稳定运动超过13分钟，而单独使用标称策略会导致电机在约5分钟内过热。这表明该方法能够有效地平衡运动性能和电机热安全，显著延长机器人的工作时间。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要长时间稳定运动的四足机器人应用场景，例如：搜救、巡检、物流等。通过有效管理电机温度，可以延长机器人的工作时间，提高任务完成效率。此外，该方法也可以推广到其他类型的电动机器人，例如：人形机器人、机械臂等，具有广泛的应用前景和实际价值。未来的研究可以进一步探索更复杂的热模型和更高效的强化学习算法，以提高热管理的精度和效率。
📄 摘要（原文）
Motor thermal management is often overlooked in the context of electrically-actuated robots, particularly legged robots, but motor overheating is a key factor that limits long-duration locomotion especially under payload conditions. This paper integrates a whole-body thermal model of a quadruped robot into the reinforcement learning pipeline to update motor temperatures, and proposes a two-stage training framework for motor thermal management. In this framework, a nominal policy is first pre-trained as a locomotion baseline capable of traversing diverse terrains. A residual policy is then trained on top of the nominal policy to provide corrective actions based on the robot's thermal state, ensuring high performance under low-temperature conditions and preventing motor overheating under high-temperature conditions. Simulation results demonstrate that the proposed policy achieves an effective balance between motor thermal safety and locomotion performance. Real-world experiments on a Unitree A1 quadruped robot further validate the approach: under a 3 kg payload, the robot achieves stable locomotion across multiple terrains for over 13 minutes, while the nominal policy alone leads to motor overheating in about 5 minutes.