【论文精读】BeamDojo: Learning Agile Humanoid Locomotion on Sparse Footholds

已于 2025-06-14 11:59:16 修改
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文章标签： 人工智能 Robot learning
于 2025-06-11 14:39:11 首次发布
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文章目录

1 论文

团队：上海AI lab，上海交通大学，浙江大学等
网页链接：https://why618188.github.io/beamdojo

2 背景

双足机器人在非平坦路面的行走很有挑战性，因为要求行走到安全的区域，并且保持稳定。

  1. 传统基于优化的方法。非常消耗算力 a significant computational burden for online planning；而且对于模型假设的扰动非常敏感react sensitively to violation of model assumptions，也就是精确建模很难。
  2. 基于学习的方法仍然性能不够好，因为（1）落足点奖励稀疏（sparse foothold rewards），只有在完成抬升和落地后才能有奖励（only after completing a full sub-process, eg lifting and landing a foot），对于该过程中的状态难以评估（difficult to assign credit to specific states and actions）；（2）训练过程比较低效（inefficient learning process），因为训练初期，走错一次就终止了，学习不到什么东西（misstep often leads to early termination during training）

相比之下，现在有四足机器人在这方面有很多研究，将足建模为点point。但是对于双足机器人来说，足需要建模为多边形polygon。

3 方案

3.1 输入，输出与可观测的状态

3.1.1 输入commands

分为3维：

  1. 目标纵向速度
  2. 目标横向速度
  3. 目标角速度

3.1.2 输出关节位置

输出12维：下肢关节位置target joint positions for the 12 low-body joints

3.1.3 可观测状态——本体观测和外部观测

本体可以观测到64维proprioception：

  1. 3个方向角速度
  2. 3个方向重力加速度分量
  3. 29维关节位置
  4. 29维关节速度

外部可以观测到225维exterioception：

  1. 15x15，间距0.1m（前后左右1.5m）的grid maps

3.2 奖励设计

3.2.1 落足点奖励 Foothold reward

该论文采用了基于采样的落足点奖励方法。在足平面上均匀采样n个点，获取这n个点的高程信息，如果其高程d小于某个阈值，则会导致惩罚。

注意：通过采样的方法，落足点奖励是连续的。

该奖励用来鼓励足和安全地形接触面越大越好。

3.2.2.3 连续落足点奖励比二元的成功要更高

经过实验，将落足点改成二元奖励，即采样的安全点数>p%，则奖励为1，否则为0。这样的效果更差。因为必须要达到某个阈值才能有奖励，无法gradually encourage模型学习落足。

3.2.3 移动奖励 Locomotion reward

移动奖励是一系列奖励/惩罚的加权和。

  1. 指令跟踪惩罚：速度和角速度误差惩罚，用来鼓励模型跟踪command，用指数函数e^(-x)
  2. 直立不稳定惩罚：高度，重力在xy的分量（鼓励模型站直），垂向速度（鼓励模型站定），xy方向角速度（不歪斜），用二次函数
  3. 动作不平滑惩罚：action的离散型一阶导数和二阶导数，用二次函数
  4. 关节运动过快过大惩罚：关节速度/加速度，用二次函数，超过位置/速度阈值，用ReLU
  5. 不节能惩罚：功率
  6. 足部：足底与地面不平行惩罚（防止落地不稳），用一次函数，走远奖励（两脚位置差越大越好，ReLU，脚悬空的时间越长越好，一次函数），脚抬得太高太低惩罚，用二次函数

3.3 PPO

3.3.1 critic

该论文创新性地使用了2个critic

  1. 一个critic给出连续密集的移动价值the dense locomotion value
  2. 另一个critic给出稀疏的落脚点价值the sparse foothold value

针对各个critic：

  1. 采用TD loss进行更新。其中，折算系数gamma=0.99。
  2. 优势函数采用广义优势估计。其中，平衡参数（balancing parameter）lambda=0.95。

汇总各critic的广义优势估计，得到最终的优势函数

  1. 各cric的广义优势估计进行归一化（ - batch维度的均值， / batch维度的标准差）
  2. 归一化后的广义优势估计加权求和，其中移动的优势估计权重w1=1.0，落脚点的优势估计权重w2=0.25

3.3.2 actor

更新策略，其中clip=0.2

3.3.2 double-critic让成功率变高

double critic，比single critic，成功率提高。比如Stepping Stones：

  1. medium成功率：83.00% -> 95.67%
  2. hard成功率：55.67% -> 91.67%

3.4 训练方法

该论文使用了2个阶段的强化学习训练。第一阶段是为了鼓励模型学习到走路，第二个阶段是鼓励模型在危险的，多变的环境中学习走路。

3.4.1 第一阶段，预训练，软地形限制soft terrain dynamics constraints

这一阶段比较巧妙地解耦了实际地形和机器人看到的地形

  1. 实际地形是平整的地形falt terrain，这样机器人如果走到凹陷区域，也不会摔倒，就可以避免导致早终止early termination，从而进行有效的探索encourage full trial-and-error exploration。
  2. 机器人看到的是有有各种凹陷的地形，如果踩到了对应位置，从奖励层面，会有相应的惩罚。

通过这样的方式能够高效地训练，让机器人意识到地形不同所带来的影响develop terrain-awareness skills。

反之，传统的方法很难学习到安全落脚的能力 extemely difficult to acquire safe foothold samples when learning from scratch。

3.4.2 第二阶段，微调，硬地形限制hard terrain dynamics constraints

在第二阶段，实际地形也包含了各种凹陷区域，和机器人看到的一样。如果摔倒了，那就会摔倒，产生termination。

3.4.3 分成2阶段成功率明显提高

分成2阶段，比不分成2阶段，成功率明显提高。比如Stepping Stones：

  1. medium成功率：65.33% -> 95.67%
  2. hard成功率：42.00% -> 91.67%

3.5 环境设计

该论文设计了5种地形，第一种简单，后面4种更难，但是我个人觉得难度并非递进：

  1. 地形1：Stones everywhere
  2. 地形2：Stepping stones
  3. 地形3：Balancing beams
  4. 地形4：Stepping Beams
  5. 地形5：Gaps

其中，第一阶段训练采用地形1，第二阶段训练采用地形2和3。只有连续三次通过了某地形，才会进入下一个地形。

评测用地形2，3，4和5。其中4和5是训练中从未见过的。

3.6 Sim2Real

仿真到现实的gap主要在于2个方面

  1. 仿真和现实的输入对齐。仿真输入地形图，现实采用基于Lidar的地形高度图 LiDAR-based elevation map。其次，由于里程计不准确，噪声和抖动的因素，在仿真中也添加类似的噪声。
  2. 环境，自身状态扰动。采用域随机化domain randomization，本质是对关键观测添加噪声Noise is injected into observations, humanoid physical properties, and terrain dynamics.

3.6.1 仿真配置与评价指标

IsaacGym

评价指标：

  1. 成功率：成功比例
  2. 通过率：一轮走过的距离 / 总距离（8m）
  3. 落脚点误差：落脚点在危险区域的比例average proportion of foot samples landing outside the intended foothold areas

3.6.2 实际配置

该论文采用

  1. 宇树机器人G1
  2. 芯片用Jetson Orin NX，100tops
  3. LiDAR采用大疆子公司觅道（Livox）的Mid-360 LiDAR，价格4k。高程图输出10Hz。
  4. IMU
  5. PD Controller，控制频率500Hz。PD控制器接收模型输出的关节位置信息。

3.6.3 仿真中高程图加噪使成功率提升

加噪方法：

  1. 垂向噪声。给高程图的高度用添加均匀分布的垂向噪声，模拟LiDAR的噪声。
  2. 旋转噪声。给高程图沿xyz3个方向添加噪声，模拟里程计的噪声odometry inaccuracies。为什么不是IMU的？因为IMU才有角速度测量？
  3. 落足点噪声。给落足点添加噪声，模拟LiDAR处理的平滑影响？this simulates the smoothing effect that occurs during processing of LiDAR elevation data
  4. 高程图不更新。高程图随机地采用前一时间步的结果，模拟delay。

实际效果：以Stepping stones为例：

  1. 成功率：1/5 -> 4/
  2. 通过率：38.2% -> 92.18%

4 结论

  1. 机器人对地形具备泛化性，zero-shot转移到新场景（未见过的地形4和5）。
  2. 训练效率高于消融实验版本。本模型在训练到2k iter时，就已经达到了最难的terrain（Level6），无double critic的版本在5k达到，无soft dyn的版本在7k达到，naive版本达不到最难的terrain，停留在Level6。
  3. 具备良好的鲁棒性：（1）负重；（2）外力击打；（3）在位置地形的情况下，如果踏空了也能调整回来。
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