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wzjs 2025/8/19 18:40:06

dreamweaver 打开网站,搜索引擎排名原理,企业图案设计图片,中国发达国家1 前言 Robot系列主要介绍一些比较有意思的机器人，前面的博客文章中也给读者朋友们展示了一些： 《人形机器人---越来越像人了》《自动驾驶---两轮自行车的自主导航》《自动驾驶---会打架的“球形机器人”》《Robot---SPLITTER行星探测机器人》《Robo…

1 前言

Robot系列主要介绍一些比较有意思的机器人，前面的博客文章中也给读者朋友们展示了一些：

《人形机器人---越来越像人了》

《自动驾驶---两轮自行车的自主导航》

《自动驾驶---会打架的“球形机器人”》

《Robot---SPLITTER行星探测机器人》

《Robot---奇思妙想轮足机器人》

目前强一些的研究团队都在研究如何让机器人（不管是双足还是四足）完成人类的某些动作，这也是机器人技术进步的一种体现。

本篇博客介绍的是 ETH 苏黎世联邦理工大学的研究团队在机器人顶刊Science Robotics上发布的成果，探索如何让拥有腿部和手臂的机器人（即腿足机械臂）学习并执行像羽毛球这样高度动态、需要全身协调的复杂技能。

2 羽毛球Robot

机器人由四足底盘（苏黎世联邦理工的老演员了）、机械臂和立体相机组成。立体相机为前置双目立体相机，图像采样频率为 30Hz，用于感知羽毛球的位置和运动状态等信息，系统通过摄像感知、轨迹预测与整身控制策略实现对羽毛球的精准拦截与挥拍操作。

当前这种直接基于强化学习的端到端方法，不仅可应用于四足机器人，还应用于无人机，无人车等做种机器人载体。感兴趣的读者朋友可以看看，很多知名高校（苏黎世联邦理工大学，香港科技大学，浙大等）开源的论文和代码都有不少，但目前仍然停留在学术Demo阶段，还没有到量产阶段。

2.1 架构

相机安装：该腿式移动操作机器人由四足底盘和动态机械臂组成，额外安装了一个带全局快门的立体相机。

机器人控制系统接收在相机坐标系中计算出的羽毛球位置，预测拦截位置，并将其与机器人本体感知数据一起输入强化学习（RL）策略。该策略通过生成关节指令控制机器人的全部 18 个驱动单元。

总体的思路比较简单，预测羽毛球运动轨迹，通过强化学习方法计算最佳击球位置，难点在于协同控制。

研究方法与设计：

基于强化学习的整身控制策略：核心是利用 PPO（Proximal Policy Optimization）算法，训练一个联合控制机器人 18 个关节的策略网络。策略结构采用非对称 Actor-Critic 架构，Critic 能访问 “特权信息”，如球的真实位置、速度和未来轨迹等，以获得更稳定的训练反馈；Actor 仅基于机器人部署时可获得的感知信息，如本体状态、预测击球点进行动作输出，提升训练效率并保持策略的可部署性。
贴近真实的感知误差模型：由于羽毛球速度快，微小感知误差会导致击球失败，因此在训练中引入基于实测数据回归的感知误差模型。该模型考虑观测角度、距离、球速对测量误差的影响，并在仿真中为每次观测引入高斯噪声扰动，增强了策略对现实感知条件的鲁棒性，还使机器人发展出主动视觉行为，如通过躯干姿态调整保持球在视野中央，击球前微调站位以减少预测误差。
具备目标引导与物理约束的训练机制：奖励函数除击中球的核心奖励外，还设计多个辅助项，用于鼓励策略提前接近预测击球点、控制步态稳定性、控制挥拍速度与角度以匹配球速、在连续击球任务中维持身体状态稳定等。此外，提出多目标摆动训练范式，每个训练回合中机器人需连续完成多次击球，模拟真实对战中的回合场景，让机器人学习击球后的姿态收敛和过渡动作的快速调度。

2.2 详细框架

论文的核心贡献在于提出了一种端到端的强化学习（Reinforcement Learning, RL）框架，用于学习腿足机械臂的全身协调羽毛球技能。

强化学习范式
- 模型无关（Model-Free）RL： 避免了对机器人复杂动力学模型的精确建模，而是通过与环境的交互来学习最优策略。
- 策略梯度方法： 通常会使用如PPO (Proximal Policy Optimization) 或 SAC (Soft Actor-Critic) 等算法，这些算法在处理连续控制任务和高维状态/动作空间方面表现出色。
状态空间（Observation Space）
为了让机器人“理解”当前情况，其观测空间通常包括：
- 机器人自身状态： 各关节的角度、角速度、基座（body）的姿态（俯仰、滚转、偏航）、线速度和角速度。
- 羽毛球状态： 羽毛球相对于机器人基座的位置、速度，甚至可能是其历史轨迹，以便预测未来位置。
- 目标信息： 例如，击球目标点（如果任务要求将球击到特定区域）。
动作空间（Action Space）
机器人直接控制的输出：
- 关节目标位置/力矩： 策略输出的是机器人所有关节（包括腿部和手臂）的目标位置或力矩，由低层控制器执行。这确保了全身的协同控制。
奖励函数（Reward Function）
奖励函数是RL成功的关键，它引导机器人学习期望的行为：
- 击球成功奖励： 当机器人成功击中羽毛球时给予高奖励。
- 击球质量奖励： 鼓励球击过网，并落在对方场地内。可能还会细化为击球速度、角度等。
- 平衡与稳定性奖励/惩罚： 避免机器人跌倒，鼓励其在运动中保持基座的稳定和姿态的平稳。
- 运动平滑性/能耗奖励： 惩罚剧烈的关节抖动或过大的关节力矩，鼓励更自然、高效的运动。
- 任务完成奖励： 例如，每成功击打一次球就给予奖励。
训练策略与Sim2Real
- 大规模仿真训练： 在高保真物理仿真器（如Isaac Gym, MuJoCo等）中进行数百万甚至数十亿步的训练。这是因为在真实机器人上进行如此大规模的试错是不可行且危险的。
- 域随机化（Domain Randomization）： 为了弥合仿真与现实之间的差距（Sim2Real Gap），在仿真训练过程中，会随机化各种环境参数和机器人参数，例如：
  - 摩擦系数、空气阻力。
  - 机器人质量、惯量、关节刚度、阻尼。
  - 传感器噪声、执行器延迟。
  - 羽毛球的初始速度和旋转。
    这使得学习到的策略对真实世界中的不确定性更加鲁棒。
- 课程学习（Curriculum Learning）： 可能从简单的任务开始（例如，静止击球，然后逐步增加球速和复杂性），帮助策略循序渐进地学习。
- 统一的全身控制策略： 整个机器人（腿部和手臂）由一个单一的神经网络策略控制，确保了内在的协调性。

2.3 难点与挑战

（1）难点

研究四足机器人打羽毛球是一个很有意思的课题，那么针对这两件事情，分别有什么难点？

腿足机械臂： 腿足机器人提供卓越的移动性和越障能力，而机械臂则赋予它们操作和交互的能力。将两者结合，可以创造出能在复杂地形中移动并执行精细任务的机器人。然而，控制这种高自由度（High-DOF）的系统，尤其是在执行全身协调的动态任务时，是一个巨大的挑战。
羽毛球作为测试平台： 羽毛球运动是一个极佳的测试平台，因为它包含了机器人控制的诸多难点：
- 高动态性： 羽毛球飞行速度快，轨迹多变，要求机器人快速感知和响应。
- 全身协调： 机器人需要通过腿部移动来定位自身，同时用手臂挥拍击球，且在击球过程中保持平衡和稳定。
- 实时决策： 需要在毫秒级时间内预测球的轨迹并规划击球动作。
- 精确的接触动力学： 击球瞬间的力道和角度控制至关重要。
- 平衡与鲁棒性： 在剧烈挥拍和移动中保持不摔倒。

（2）核心挑战

高维度控制空间： 腿足机械臂通常拥有数十个自由度，传统控制方法难以有效优化。
动态环境下的鲁棒性： 机器人需要适应羽毛球来球的各种速度、角度和旋转。
全身运动的耦合： 腿部运动会影响手臂的基座，手臂挥拍的惯性力会影响腿部的平衡，两者必须协同工作。
Sim2Real Gap： 在仿真环境中训练的策略如何有效地迁移到真实的物理机器人上，是一个普遍存在的问题。

2.4 实验结果

论文通常会通过以下方式验证其方法的有效性：

仿真环境测试：
- 展示机器人在仿真中成功击打各种来球，包括高速球、不同角度的球等。
- 量化击球成功率、击球精度、机器人稳定性等指标。
真实机器人部署：
- 将训练好的策略部署到真实的腿足机械臂硬件平台（例如，Unitree H1, ANYmal + Franka Emika Panda等组合）。
- 通过实际视频和数据展示机器人在真实世界中成功击打羽毛球，验证Sim2Real的有效性。
性能对比：
- 可能与传统的基于模型或非全身协调的控制方法进行对比，突出强化学习和全身协调的优势。
- 展示机器人能够应对复杂、动态的击球场景，这是传统方法难以实现的。