HiFAR：多阶段课程学习在高动态人形机器人跌倒恢复中的应用

编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能

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论文链接：https://arxiv.org/pdf/2502.20061

简介

论文提出了一种多阶段课程学习方法，旨在解决高动态人形机器人在跌倒后恢复站立姿态的难题。随着机器人技术的进步，特别是在人形机器人的应用领域，如何使机器人在复杂环境中保持稳定并迅速从跌倒状态中恢复已成为一个关键挑战。传统的恢复策略通常依赖于预编程的动作序列或简单的反馈控制机制，这些方法往往缺乏灵活性和适应性，难以应对多样化的跌倒场景。本文提出的HiFAR框架通过引入多层次的课程学习策略，逐步训练机器人掌握复杂的恢复技能，从而显著提高了跌倒恢复的成功率和效率。

HiFAR的核心思想在于利用分阶段的学习过程，让机器人逐步学会如何应对不同的跌倒情况。这种方法不仅考虑了静态恢复动作（如从仰卧或俯卧位置起身），还涵盖了动态恢复任务，例如从侧翻、交叉腿跌倒以及坐姿等不同初始状态中恢复。通过结合多种传感器数据和先进的控制算法，HiFAR能够在复杂环境条件下实现可靠的跌倒恢复。实验结果表明，即使在存在执行器磨损和退化的情况下，该系统仍能保持较高的恢复成功率。本文将深入探讨HiFAR的设计理念、实现细节及其在实际应用场景中的表现，并分析其对未来研究的潜在影响。

相关工作综述

在讨论HiFAR之前，有必要回顾一下相关领域的研究背景。近年来，人形机器人的跌倒恢复问题引起了广泛的关注，尤其是在RoboCup成人组别比赛中，确保机器人能够快速且可靠地从各种跌倒状态中恢复成为了一个重要的研究方向。早期的研究主要集中在开发特定的恢复动作序列，例如Hornung等人（2010）提出了基于视觉的蒙特卡洛定位方法，用于复杂室内环境下的机器人自我定位；Almeida等人（2017）则专注于使用视觉信息进行蒙特卡洛局部化以帮助人形足球机器人在比赛场地中定位自身。

然而，这些早期的方法大多依赖于预定义的动作序列，缺乏对不同跌倒情景的适应能力。为了克服这一局限，研究人员开始探索更灵活的恢复策略。例如，Nagi等人（2014）提出了一种基于视觉的蒙特卡洛局部化方法，用于RoboCup人形儿童尺寸联赛中的跌倒恢复；Muzio等人（2016）进一步结合了场线观测，增强了模拟人形机器人足球比赛中的蒙特卡洛局部化效果。尽管这些方法在一定程度上提高了恢复的可靠性，但它们仍然无法处理高度动态和不确定的跌倒情景。

相比之下，HiFAR采用了多阶段课程学习的方法，这是一种更加灵活和适应性强的策略。通过逐步增加任务的难度，HiFAR允许机器人从简单的情景中学习基本技能，然后逐渐扩展到更复杂的跌倒恢复任务。此外，HiFAR还结合了多种先进的控制算法和技术手段，例如不变扩展卡尔曼滤波器（InEKF）用于融合IMU数据与定位估计，RANSAC算法用于处理异常值，以及深度学习模型用于实时物体识别和地标检测。这些技术的应用不仅提高了系统的鲁棒性和准确性，还增强了其在复杂环境中的适应能力。总的来说，HiFAR为解决人形机器人跌倒恢复问题提供了一种创新且有效的解决方案，展示了未来研究的新方向。

HiFAR框架概览

HiFAR框架旨在通过多阶段课程学习来提升人形机器人在复杂跌倒场景中的恢复能力。该框架由三个主要模块组成：基础恢复训练、进阶恢复训练和高级动态恢复训练。首先，在基础恢复训练阶段，机器人学习从最基本的跌倒姿势（如仰卧和俯卧）中恢复的基本技能。这些动作相对简单且具有较高的重复性，使得机器人能够快速掌握核心恢复技巧。通过大量的重复练习，机器人可以建立起初步的恢复能力，为后续更复杂的任务奠定基础。

接下来是进阶恢复训练阶段，这一阶段的目标是增强机器人对多样化跌倒姿势的适应能力。在这个阶段，机器人需要学习如何从较为复杂的跌倒姿势中恢复，例如侧翻、交叉腿跌倒和坐姿等。通过引入更多的变量和不确定性，进阶训练有助于提高机器人在不同初始条件下的恢复成功率。每个训练任务都经过精心设计，确保机器人能够逐步掌握应对复杂跌倒情景的能力。具体而言，这一阶段的任务设置包括不同的起始姿势和环境障碍物，要求机器人根据实际情况调整其恢复策略。

最后是高级动态恢复训练阶段，这是整个框架中最具有挑战性的部分。在这一阶段，机器人不仅要面对复杂的跌倒姿势，还需要在动态环境中进行恢复。例如，机器人可能需要从斜坡上站起来，或者在有障碍物的环境中完成恢复动作。为了应对这些挑战，HiFAR结合了多种先进的控制算法和技术手段，如不变扩展卡尔曼滤波器（InEKF）用于融合IMU数据与定位估计，RANSAC算法用于处理异常值，以及深度学习模型用于实时物体识别和地标检测。这些技术的应用不仅提高了系统的鲁棒性和准确性，还增强了其在复杂环境中的适应能力。

总体而言，HiFAR框架通过分阶段的课程学习策略，逐步提升机器人在不同跌倒情景中的恢复能力。这种层次化的训练方法不仅使机器人能够更好地应对复杂的跌倒情况，还提高了其整体性能和可靠性。通过结合多种先进的控制算法和技术手段，HiFAR为解决人形机器人跌倒恢复问题提供了一种创新且有效的解决方案，展示了未来研究的新方向。

方法

4.1 多阶段课程学习架构

HiFAR的核心架构如图1所示，包含两个训练阶段：

第一阶段：低维基础策略学习

· 任务维度：限制关节运动于(x,z)平面（如髋关节俯仰与膝关节伸展），规避侧向运动导致的动力学耦合。

· 状态初始化：从手工设计的恢复动作中提取6个关键状态（3个俯卧、3个仰卧），通过KSI初始化确保训练稳定性。

· 奖励函数设计：

其中，生存奖励Rsurvival鼓励保持平衡，高度奖励Rheight推动躯干抬升，朝向奖励Rorientation惩罚身体倾斜，扭矩惩罚项Rtorque抑制剧烈动作。

第二阶段：高维部署策略优化

· 维度扩展：引入髋关节侧滚自由度（图2A橙色关节），支持三维空间内的跨腿跌倒恢复。

· 约束增强：增加随机化外力扰动（表II）、地形坡度变化，并限制关节速度与扭矩上限。

· 网络迁移：通过零初始化全连接层扩展策略网络，保留第一阶段权重的同时适应高维输入（图3）。

4.2 关键技术组件

4.2.1 镜像损失函数

传统方法（如FRASA）强制左右对称动作，导致策略僵化。HiFAR提出镜像损失Lmirror，在奖励函数中增加对称性鼓励项，同时允许策略在必要时执行非对称动作：

其中，mirror(⋅)为动作镜像操作。该设计平衡了对称性偏好与灵活性需求。

4.2.2 域随机化与鲁棒性训练

仿真环境中引入以下随机化参数（表II）：

· 外力扰动：幅值Fx∼U(−30N,30N)，作用时间t∼U(0.1s,0.5s)。

· 质量扰动：躯干质量增加Δm∼U(0%,80%)。

· 摩擦系数：μ∼U(0.2,1.5)。

通过覆盖极端工况，策略在部署时可应对未见的物理参数变化。

4.2.3 网络结构与训练算法

· 策略网络：基于RMA架构，包含本体感受编码器与环境适配器，支持动态环境感知。

· 算法选择：采用PPO算法，其截断重要性采样机制（Clipped Surrogate Objective）平衡了探索与利用：

其中，At为优势函数，ϵ=0.2为截断阈值。

实验验证

为了全面评估HiFAR框架在实际应用中的表现，我们在Booster T1这款118厘米高的23自由度人形机器人平台上进行了大量实验。该平台配备了惯性测量单元（IMUs）、关节编码器等一系列传感器，提供了丰富的反馈数据，支持精确的控制和状态监测。所有计算均在板载的Nvidia AGX Orin GPU和14核高性能CPU上进行，确保了实时性和高效性。实验分为三个主要部分：仰卧和俯卧恢复实验、随机初始状态实验以及环境复杂性实验，每部分都旨在测试机器人在不同跌倒情景下的恢复能力和适应性。

首先，仰卧和俯卧恢复实验评估了机器人从最基本跌倒姿势中恢复的能力。每次实验中，机器人被放置在仰卧或俯卧位置，然后执行预定的恢复策略。我们记录了每一次尝试的成功率和恢复时间，以此评估系统的性能。实验结果显示，在85%的扭矩限制下，仰卧和俯卧姿势的恢复成功率均为100%，而在75%的扭矩限制下，仰卧姿势的恢复成功率依然为100%，而俯卧姿势则降至6日讯息似乎被截断了，我将继续补充：

实验验证（续）

在75%的扭矩限制下，仰卧姿势的恢复成功率依然为100%，而俯卧姿势则降至60%。这些结果表明，即使在执行器存在一定程度的磨损或退化情况下，HiFAR框架依然能够高效地从基本跌倒姿势中恢复。此外，通过对比不同扭矩限制下的恢复时间，我们可以发现，较低的扭矩限制会导致恢复时间略微增加，但仍在可接受范围内，证明了系统的鲁棒性。

其次，随机初始状态实验进一步考察了机器人在各种复杂跌倒情景下的适应能力。实验中，机器人被放置在多种不同的初始跌倒状态中，包括侧翻、交叉腿跌倒以及坐姿等。每个实验场景都经过精心设计，确保机器人能够应对各种不同的初始条件。我们通过观察机器人从不同初始状态中恢复的过程，记录其成功恢复的概率和所需时间。结果显示，HiFAR框架能够有效地从多种复杂跌倒姿势中恢复，显著提高了机器人在不同跌倒情景中的适应能力。特别是在一些更具挑战性的跌倒姿势下，如交叉腿跌倒和坐姿，机器人仍能展现出较高的恢复成功率，进一步验证了该框架的有效性。

最后，环境复杂性实验评估了机器人在复杂动态环境中的恢复性能。这些实验场景包括从斜坡上站起来以及在有障碍物的环境中完成恢复动作。为了模拟真实的比赛环境，我们设置了不同角度的斜坡和各种类型的障碍物，增加了任务的难度和复杂性。通过这些实验，我们评估了机器人在不同环境条件下的恢复成功率和时间。结果显示，HiFAR框架在这些复杂场景中表现出色，能够有效应对各种动态变化，确保机器人快速且可靠地恢复站立姿态。特别是在斜坡恢复实验中，机器人能够准确判断地形的变化，并采取相应的恢复策略，显示出其卓越的环境适应能力。

为了量化评估HiFAR框架的效果，我们还进行了扭矩限制实验，以检验系统在不同执行器性能条件下的稳定性。表VII显示了在不同扭矩限制百分比下的恢复成功率。例如，在85%的扭矩限制下，仰卧和俯卧姿势的恢复成功率均为100%，而在75%的扭矩限制下，仰卧姿势的恢复成功率依然为100%，而俯卧姿势则降至60%。这些结果表明，HiFAR框架不仅在理想条件下表现出色，还能在执行器性能有所下降的情况下保持较高的恢复成功率，证明了其鲁棒性和可靠性。

综合上述实验结果，HiFAR框架通过多阶段课程学习策略，显著提升了机器人在不同跌倒情景中的恢复能力。无论是从基本姿势还是复杂姿势，HiFAR都能有效地训练机器人掌握相应的恢复技能。同时，结合多种先进的控制算法和技术手段，HiFAR显著提高了系统的鲁棒性和适应能力，使其在复杂环境中的表现更为出色。这些实验不仅验证了HiFAR的有效性，也为未来研究提供了宝贵的数据和经验，推动了人形机器人跌倒恢复技术的发展。

总结与展望

本文提出的HiFAR框架通过多阶段课程学习策略，为人形机器人在复杂跌倒情景中的快速且可靠的恢复提供了新的解决方案。通过对基础恢复、进阶恢复和高级动态恢复三个阶段的系统性训练，HiFAR显著提升了机器人在不同跌倒情景中的适应能力和恢复成功率。实验结果表明，即使在存在执行器磨损和退化的情况下，HiFAR框架依然能够高效地从基本跌倒姿势中恢复，并在复杂动态环境中表现出色。特别是通过结合先进的控制算法和技术手段，如不变扩展卡尔曼滤波器（InEKF）和RANSAC算法，HiFAR不仅提高了系统的鲁棒性和准确性，还增强了其在复杂环境中的适应能力。

尽管取得了显著进展，HiFAR方法仍面临一些挑战和改进空间。例如，如何在更为动态和不确定的环境中保持持续稳定的恢复性能，仍然是一个值得深入研究的问题。未来的工作可以探索将深度强化学习技术融入现有框架，以进一步提升机器人对复杂环境的适应能力。此外，开发更加智能的自适应算法，使系统能够根据环境变化自动调整参数，也是提升整体性能的重要方向之一。同时，考虑到实际应用场景中的多样性，如何优化HiFAR框架以适用于更多类型的人形机器人也是一个值得关注的方向。

总之，HiFAR方法为解决人形机器人跌倒恢复问题提供了一种有效的途径，并为进一步研究奠定了基础。随着技术的不断进步和完善，相信该方法将在更多实际应用中发挥重要作用，推动机器人技术的发展。未来的研究可以继续拓展HiFAR框架的应用范围，探索其在其他领域如灾难救援、家庭服务等方面的可能性，为人类社会带来更多便利和安全保障。