Reinforcement Learning Based Multi-Terrain Adaptive Whole-Body Control for a Quadruped Manipulator
作者: Yanzhou Jin, Fei Suo, Chang Liu, Yasuhisa Hasegawa, Liming Chen, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo, Yaonan Zhu
分类: cs.RO
发布日期: 2026-10-16
💡 一句话要点
提出基于强化学习的全身控制框架以解决四足机器人在复杂地形中的操控问题
🎯 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)
关键词: 四足机器人 强化学习 全身控制 运动操控 复杂地形 任务一致性 操纵器
📋 核心要点
- 现有方法在复杂地形中难以保持四足机器人末端执行器的任务一致性，尤其是在运动与操控强耦合的情况下。
- 本文提出了一种结合混合任务表示与任务优先的全身学习的强化学习框架，以协调运动与操控。
- 实验证明该框架在复杂地形上成功部署，展示了其在真实环境中进行四足运动操控的可行性。
📝 摘要（中文）
配备操纵器的四足机器人在非结构化环境中的运动操控任务中展现出良好的能力。然而，由于地形干扰和运动与操控之间的强耦合，保持任务一致的末端执行器行为仍然具有挑战性。本文提出了一种基于强化学习的全身控制框架，旨在协调四足机器人的运动与操控，同时保持任务一致的末端执行器行为。通过在小型四足平台上进行的实验证明，该框架在复杂地形（如30度坡道、楼梯和可变形地形）上的有效性，强调了任务一致的全身协调在适应性运动操控中的重要性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决四足机器人在复杂地形中进行运动操控时末端执行器行为不一致的问题。现有方法在应对地形干扰和运动与操控之间的耦合时存在不足，导致任务执行效果不佳。
核心思路：提出的框架通过强化学习实现全身控制，结合混合任务表示与任务优先的学习策略，旨在协调运动与操控，确保末端执行器在不同地形上的任务一致性。
技术框架：整体架构包括任务表示模块、强化学习模块和全身控制模块。任务表示模块负责定义任务目标，强化学习模块通过学习优化控制策略，全身控制模块则实现运动与操控的协调。
关键创新：本研究的核心创新在于将混合任务表示与任务优先的全身学习相结合，形成了一种新的控制策略，显著提升了四足机器人在复杂地形中的操控能力。
关键设计：在设计中，采用了轻量级的四足操纵平台，设置了特定的损失函数以优化任务一致性，并通过实验验证了不同参数设置对控制效果的影响。具体的网络结构和训练策略在论文中进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的框架在复杂地形上成功实现了任务一致的操控，尤其在30度坡道和楼梯等挑战性环境中表现出色。与基线方法相比，末端执行器的任务一致性显著提升，验证了框架的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括救援机器人、探索机器人和服务机器人等，能够在复杂和动态的环境中执行任务。其实际价值在于提升机器人在不确定环境中的适应能力，未来可能推动机器人技术在更多领域的应用。
📄 摘要（原文）
Legged robots equipped with manipulators offer promising capabilities for loco-manipulation tasks in unstructured environments. However, achieving task-consistent end-effector behavior during locomotion remains challenging due to terrain-induced disturbances and the strong coupling between locomotion and manipulation, particularly for small-scale quadruped platforms. A reinforcement-learning based whole-body control framework is proposed for quadruped loco-manipulation on complex terrain. The proposed framework combines a hybrid task representation with task-prioritized whole-body learning to coordinate locomotion and manipulation while preserving task-consistent end-effector behavior. A lightweight quadruped manipulator platform is further developed to validate the proposed framework on a small-scale quadruped system. Real-world experiments demonstrate successful deployment on complex terrains such as slopes up to 30 degrees, stairs, and deformable terrain. These results demonstrate the feasibility of deploying learned whole-body control policy for quadruped loco-manipulation in real-world environments and highlight the importance of task-consistent whole-body coordination for terrain-adaptive loco-manipulation.