强化学习驱动的无感知双足机器人楼梯穿越

"这篇论文探讨了使用模拟到现实的强化学习方法实现无视觉双足机器人在楼梯环境中的行走。研究人员通过让机器人Cassie仅依靠本体感觉反馈，不依赖外部感知或地形模型，实现了对楼梯地形的稳健行走。他们扩展了现有的平地训练强化学习框架，以适应楼梯环境，证明了这种方法的有效性。" 本文的核心是利用强化学习（Reinforcement Learning, RL）解决机器人在现实世界中面对复杂地形，特别是楼梯环境的行走问题。通常，机器人运动控制需要精确的地形估计，但在某些情况下，这种依赖可能会导致系统的脆弱性。因此，研究者提出了一个不完全依赖于准确地形估计的解决方案，即在没有外部感知或地形模型的情况下，让双足机器人Cassie穿越楼梯。 在传统的机器人行走控制中，外部感知如摄像头、激光雷达等传感器的数据对于识别和适应环境变化至关重要。然而，本研究中，Cassie仅依赖于本体感觉（proprioceptive feedback），这是一种内部传感器提供的信息，如关节角度、速度和加速度，来感知自身状态和环境变化。通过这种方法，机器人可以在未知环境中应对不可预测的地形，例如楼梯的突然高度变化。 研究者采用模拟到现实（Sim-to-Real）的学习策略，首先在模拟环境中训练RL算法，以优化Cassie在平地行走的策略。然后，他们将这个策略扩展到包含楼梯的场景，并调整模型以适应实际物理世界的动态。这一过程的关键在于如何有效地从模拟环境过渡到真实世界，保持在模拟中学习到的技能，并克服现实世界中的各种偏差和不确定性。 通过这种方法，他们成功地展示了Cassie能够在没有任何视觉输入的情况下，通过强化学习策略稳定地穿越楼梯。这表明，即使在面临人类也觉得困难的地形挑战时，无视觉的双足机器人也能通过自我感知和学习机制实现稳健的运动控制。 这项工作强调了强化学习在解决机器人在未知和复杂环境中的自主导航问题上的潜力，同时也揭示了本体感觉在无视觉系统中的重要性。这一成果为未来的机器人研究提供了新的方向，特别是在创建更加自主、适应性强的机器人系统方面，这些系统能在没有详细环境信息的情况下执行复杂的任务。