低成本四足机器人能掌握跑酷吗？揭示了一种革命性的敏捷机器人运动学习系统
能否让低成本四足机器人掌握跑酷？这是一种革命性的敏捷机器人运动学习系统的揭示
使机器人执行复杂的物理任务，比如在具有挑战性的环境中导航，一直以来都是机器人技术领域的一大难题。这个领域中最具挑战性的任务之一是跑酷，这是一项需要速度和敏捷性来穿越障碍的运动。跑酷需要结合多种技能，包括攀爬、跳跃、爬行和倾斜，这对机器人来说特别有挑战性，因为需要精确的协调、感知和决策能力。本文和文章的主要问题是如何有效地教会机器人这些敏捷的跑酷技能，使它们能够在各种真实场景中导航。
在探讨提出的解决方案之前，了解机器人运动控制的当前技术水平是至关重要的。传统方法通常涉及手动设计控制策略，这可能需要大量的人力和对不同场景的更高适应性。强化学习（RL）在教授机器人复杂任务方面显示出了希望。然而，RL方法面临与探索和从模拟到现实世界中的技能传递相关的挑战。
现在，让我们探索研究团队引入的创新方法来应对这些挑战。研究人员开发了一种两阶段的RL方法，旨在有效地教导机器人跑酷技能。他们的方法的独特之处在于在初始训练阶段引入了“软动力学约束”，这对于高效地获取技能是至关重要的。
研究人员的方法包括几个关键组成部分，共同促进其有效性。
1. 专门的技能策略：该方法的基础是构建对于跑酷至关重要的专门技能策略。这些策略使用循环神经网络（GRU）和多层感知机（MLP）的组合构建，输出关节位置。它们考虑包括深度图像、本体感知（对身体位置的意识）、先前动作等各种感知输入。这些输入的组合使得机器人可以根据环境做出明智的决策。
2. 软动力学约束：该方法的创新之处在于在初始训练阶段引入了“软动力学约束”。这些约束通过向机器人提供关于环境的关键信息来引导学习过程。通过引入软动力学约束，研究人员确保机器人能够高效地探索和学习跑酷技能。这样可以加快学习速度并提高性能。
3. 模拟环境：研究人员使用IsaacGym创建模拟环境来训练专门的技能策略。这些环境包含40个赛道，每个赛道包含20个难度各异的障碍物。障碍物的属性（如高度、宽度和深度）在赛道之间呈线性增加的复杂性。这种设置使得机器人可以逐步学习更具挑战性的跑酷技能。
4. 奖励结构：奖励结构在强化学习中至关重要。研究人员精心定义了每个专门技能策略的奖励项。这些奖励项与特定目标（如速度、能量守恒、穿透深度和穿透体积）相一致。奖励结构经过精心设计，以激励和阻止不良行为。
5. 领域适应：将在模拟环境中学到的技能转移到现实世界中是机器人领域的一大挑战。研究人员采用领域适应技术来弥合这一差距。机器人可以将在模拟环境中获得的跑酷能力应用于实际场景中。
6. 视觉作为关键组成部分：视觉在使机器人能够敏捷地进行跑酷方面起着关键作用。深度相机等视觉传感器为机器人提供了关于周围环境的重要信息。这种视觉感知使得机器人可以感知障碍物的属性，为敏捷的动作做准备，并在接近障碍物时做出明智的决策。
7. 性能：该方法超过了几种基准方法和消融实验。特别是，具有软动力学约束的两阶段RL方法加速了学习过程。使用这种方法训练的机器人在需要探索的任务中（包括攀爬、跳跃、爬行和倾斜等）取得了更高的成功率。此外，循环神经网络在需要记忆的技能（如攀爬和跳跃）中发挥了不可或缺的作用。
总结一下，这项研究解决了教授机器人敏捷跑酷技能的挑战。创新的两阶段RL方法结合了软动力学约束，彻底改变了机器人获得这些技能的方式。它利用了视觉、模拟、奖励结构和领域自适应，为机器人在复杂环境中精准而敏捷地导航开辟了新的可能性。视觉的整合凸显了它在机器人灵巧性中的重要性，允许实时感知和动态决策。总之，这种创新方法在机器人运动方面取得了重大进展，解决了教授跑酷技能的问题，并扩展了机器人在复杂任务中的能力。
