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轮腿式机器人在复杂城市环境中的自主导航与运动控制研究

1. 研究团队与发表信息

本研究由ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）的Joonho Lee（第一作者兼通讯作者）、Marko Bjelonic、Alexander Reske、Lorenz Wellhausen、Takahiro Miki和Marco Hutter（资深作者）合作完成，合作单位还包括韩国Neuromeka公司和瑞士Swiss-Mile Robotics AG。研究成果发表于*Science Robotics*期刊2024年第9卷第89期，论文标题为《Learning Robust Autonomous Navigation and Locomotion for Wheeled-Legged Robots》，DOI编号10.1126/scirobotics.adi9641。

2. 学术背景与研究目标

科学领域：本研究属于机器人学中的混合运动控制（hybrid locomotion）与自主导航（autonomous navigation）领域，聚焦于轮腿式机器人（wheeled-legged robots）在复杂城市环境中的实际应用。

研究动机：传统轮式机器人无法跨越楼梯等障碍，而纯腿式机器人（如ANYmal）速度低（仅2.2 km/h）且续航短（1小时）。轮腿式机器人结合了轮式高速移动和腿式越障能力，但面临三大挑战：
1. 混合运动控制：需动态切换行走与驱动模式以优化效率；
2. 导航规划：传统方法未考虑机器人动态特性，导致路径跟踪误差；
3. 系统集成：各模块（如运动控制、导航、感知）需无缝协作以实现长距离自主任务。

研究目标：开发一套集成强化学习（Reinforcement Learning, RL）的层级控制系统，实现轮腿式机器人在城市环境中的高效、鲁棒导航。

3. 研究流程与方法

3.1 系统架构

研究提出分层强化学习框架（Hierarchical RL, HRL），包含两个核心模块：
- 低层控制器（Low-Level Controller, LLC）：负责关节位置和轮速控制，通过模型无关RL训练，支持动态步态切换；
- 高层控制器（High-Level Controller, HLC）：整合地形感知与路径规划，直接输出速度指令，替代传统分离式导航模块。

3.2 关键方法

1. 混合运动控制训练

   • 教师-学生策略（Teacher-Student Policy）：教师策略利用仿真中的特权信息（如无噪声地形数据）训练，学生策略仅依赖真实传感器（IMU、关节编码器、地形高程图）实现鲁棒迁移。
     
   • 动作空间设计：摒弃传统中央模式发生器（CPG），采用16维动作向量（12关节位置+4轮速），通过Beta分布约束输出范围以提升安全性。
     

2. 导航控制器开发

   • 输入模态：HLC整合地形高程图、LLC隐藏状态（表征环境扰动）、20个历史位置（间隔0.5米）及目标路径点。
     
   • 训练环境：基于波函数坍缩算法（Wave Function Collapse, WFC）生成多样化障碍场景（如楼梯、窄道、动态行人），并通过Dijkstra算法生成全局路径。
     

3. 实验验证

   • 仿真测试：在Procedural生成的虚拟环境中验证控制器的适应性；
     
   • 实地部署：在瑞士苏黎世和西班牙塞维利亚完成8.3公里城市导航任务，覆盖草地、沙地、楼梯等复杂地形。
     

4. 主要研究结果

4.1 运动性能

• 速度与能效：机器人平均速度达1.68 m/s（较ANYmal提升3倍），机械运输成本（Cotmech）降低53%（0.16 vs. 0.34）；
  
• 越障能力：可跨越40 cm高台阶，下台阶时允许更高障碍（60 cm），体现非对称地形理解能力（图6c）。
  

4.2 导航效率

• 与传统方法对比（图7）：
  
  • 成功率：HRL方法失败率仅10%，而传统采样规划（如Cerberus团队方案）失败率40%；
    
  • 计算效率：HLC响应时间0.34 ms，远快于传统规划的秒级延迟。
    

4.3 实际应用

• 安全避障：通过立体摄像头检测行人，并在高程图中添加50 cm安全缓冲（图5e）；
  
• 定位鲁棒性：依赖LiDAR-SLAM（Open3D实现）而非GPS，避免高层建筑信号干扰。
  

5. 研究结论与价值

科学价值：
1. 提出首个融合混合运动控制与导航的HRL框架，解决了轮腿式机器人在动态环境中的长距离自主性问题；
2. 验证了特权学习（privileged learning）在仿真到现实迁移中的有效性。

应用价值：
1. 为最后一公里物流（last-mile delivery）提供高效解决方案；
2. 系统设计可扩展至其他移动机器人平台。

6. 研究亮点

• 方法创新：
  
  • 首次将WFC算法用于机器人导航训练环境生成；
    
  • 通过显式位置记忆（position buffer）增强探索能力，避免局部极小。
    
• 工程贡献：
  
  • 实现无需手工规则（如CPG）的自主步态切换；
    
  • 硬件集成多模态传感器（LiDAR、RGB相机、5G路由）支持实时决策。
    

7. 其他价值

• 开源数据：实验数据集与代码已公开（DOI:10.5061/dryad.gxd2547tg）；
  
• 跨学科意义：为游戏AI（导航图）与机器人学的结合提供范例。
  

此研究通过算法创新与系统工程，推动了轮腿式机器人在真实场景中的实用化进程，为未来自主物流与城市移动性提供了关键技术支撑。