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香港大学机械工程系自适应机器人控制实验室（ARCLab）的Erdong Xiao、Yinzhao Dong、Ji Ma和Peng Lu（通讯作者）团队在《Advanced Robotics Research》期刊（2025年7月15日接受）发表了一项关于四足机器人多步态与双足运动模仿学习的研究，题为《Stable Imitation of Multigait and Bipedal Motions for Quadrupedal Robots over Uneven Terrains》。该研究通过结合长短期记忆（LSTM）数据正则化模块、基于模型的稳定性奖励函数和插值式数据集增强技术，显著提升了四足机器人在复杂地形下的运动模仿稳定性与泛化能力。

学术背景

四足机器人的运动控制在动态环境中面临稳定性、泛化性和现实适应性等挑战。传统方法（如模型预测控制MPC或强化学习RL）需复杂动力学推导或长训练周期，而模仿学习（Imitation Learning）能通过参考运动数据快速收敛，但现有方法对扰动和地形的适应性不足。本研究旨在开发一种新型框架，使机器人能稳定模仿多种步态（如小跑、踱步、跳跃）甚至双足行走，并适应不平整地形。

研究流程与方法

研究分为以下核心步骤：

1. 参考运动数据集构建与正则化模块

   • 数据采集：在PyBullet仿真器中通过MPC控制器生成Aliengo机器人的运动序列，记录身体速度、关节位置、足端位置等12维数据（时间步长0.02秒）。
     
   • LSTM运动重定向网络：设计基于LSTM的模块，将不同形态机器人的运动数据统一映射为目标机器人（如Unitree Go1）的关节空间，同时去噪。损失函数结合足端位置L2误差和关节位置误差（公式2）。
     
   • 数据增强：通过插值法（类似视频变速播放）生成不同步态频率的扩展数据集，支持连续速度调整（公式8-9）。
     

2. 模仿学习策略训练

   • POMDP建模：将问题定义为部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP），状态空间包括可观测信息（如IMU数据、关节状态）和特权信息（如高度图、摩擦系数）。
     
   • 奖励函数设计：除运动跟踪奖励外，引入基于可变高度倒立摆（VHIP）模型的稳定性奖励（公式11-12），惩罚质心（COM）与压力中心（COP）的偏离角度及角加速度。
     
   • 域随机化：在训练中随机化物理参数（如关节刚度、摩擦系数），以增强策略的鲁棒性（表2）。
     

3. 实验验证

   • 仿真测试：在Isaac Gym中使用2048个并行Go1机器人训练策略，对比基线方法（如Peng et al.的优化重定向法）。结果显示，在5cm/25cm不平整地形上，本方法的累积位置跟踪误差显著降低（图4）。
     
   • 硬件部署：在Unitree Go1-NX和Lite-3机器人上验证多步态（踱步、跳跃、双足行走）的稳定性（图7-12）。例如，双足行走时，机器人通过调整髋关节牺牲部分跟踪精度以维持稳定性（图12c）。
     

主要结果

1. 运动跟踪精度：在0.1m不平地形上，LSTM重定向网络的速度跟踪曲线比基线方法（如UNet、ImitationNet）更平滑，噪声鲁棒性更强（图5）。
   
2. 稳定性提升：引入VHIP奖励后，机器人在25cm高差地形上的重置次数减少50%（图10），且能通过调整COM-COP向量跨越障碍（图9）。
   
3. 泛化能力：框架支持跨平台部署（如从Aliengo到Go1/Lite-3），并适应不同步态频率（图8）。
   

结论与价值

本研究通过集成数据正则化、模型奖励和增强技术，首次实现了四足机器人对多步态和双足运动的稳定模仿，解决了传统方法在动态环境中的局限性。其科学价值在于：
- 方法论创新：LSTM单阶段重定向与插值增强提升了数据利用率；VHIP奖励将简化动力学模型融入模仿学习。
- 应用潜力：为搜救、危险环境勘探等任务提供了更灵活的机器人控制方案。

研究亮点

1. 多源数据兼容性：支持来自不同机器人、仿真器或控制器的输入数据。
   
2. 高动态运动支持：首次实现四足机器人对含飞行阶段的动作（如跳跃、双足行走）的稳定模仿。
   
3. 开源贡献：代码与数据可应要求公开，促进后续研究。
   

其他亮点

• 计算效率：训练仅需2小时（NVIDIA RTX 3060），优于传统RL方法。
  
• 硬件普适性：在Lite-3上的成功验证表明框架对形态差异的适应性（图11）。
  

此报告完整覆盖了研究的背景、方法、结果与意义，符合学术传播的严谨性要求。