機器狗搬輪胎，“五只腿”齊發(fā)力！

在波士頓動力人工智能研究所的最新方法——結(jié)合采樣與學(xué)習(xí)的動態(tài)全身操作中，波士頓動力的機器狗Spot最快僅用3.7秒就能搬起輪胎。

搬運的輪胎重達15公斤，相當(dāng)于Spot自身重量的一半（32.7千克），并遠超其最大臂力。

而且，搬起輪胎后，它還能將輪胎滾動到指定位置。

甚至還能把一個輪胎疊到另一個輪胎上面（還會用頭幫忙頂一下）。

這一方法克服了傳統(tǒng)操作策略（如搖操）在不同機器人形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)上的遷移限制，并通過分層控制實現(xiàn)了機器狗四肢與全身的協(xié)調(diào)動力學(xué)操作。

網(wǎng)友表示，狗子快去回收站去搬輪胎吧！

這是怎么做到的？

結(jié)合采樣與學(xué)習(xí)的動態(tài)全身操作

總的來說，結(jié)合采樣與學(xué)習(xí)的動態(tài)全身操作（Combining Sampling and Learning for Dynamic Whole-Body Manipulation）利用強化學(xué)習(xí)與基于采樣的控制（sampling-based control）相結(jié)合的方法，使機器人能夠執(zhí)行需要手臂、雙腿和軀干協(xié)同配合的動態(tài)力交互任務(wù)。

為應(yīng)對復(fù)雜的操作任務(wù)，研究采用了分層控制（hierarchical control）方法，將控制問題劃分為兩個互補且同步的層級。

在低層，基于強化學(xué)習(xí)的運動策略直接控制電機力矩，以實現(xiàn)平衡、穩(wěn)定性與運動執(zhí)行。

高層控制則根據(jù)任務(wù)類型而有所不同：

• 對于輪胎扶正、拖拽與堆疊等任務(wù)，系統(tǒng)采用基于采樣的控制，通過模擬潛在的未來情境來發(fā)現(xiàn)最優(yōu)操作策略。
• 對于輪胎滾動任務(wù)，則使用強化學(xué)習(xí)來捕捉維持物體穩(wěn)定運動所需的細微動力學(xué)特征與反應(yīng)性控制機制。

所有的高層方法，最終都會輸出包括底盤速度、姿態(tài)參數(shù)（包括滾轉(zhuǎn)、俯仰、高度 ）、腿部控制以及手臂動作等指令。

在采樣控制中，采樣控制器通過并行模擬多個未來情境，尋找最有效的操作策略，從而選擇最能實現(xiàn)任務(wù)目標(biāo)的動作。

對于那些需要精確施力和多接觸協(xié)調(diào)的任務(wù)，系統(tǒng)會運行32個并行CPU線程，每個線程使用MuJoCo模擬未來幾秒內(nèi)的不同動作序列。

與直接采樣原始軌跡不同，研究在樣條曲線空間（space of splines）中進行采樣，這種方式能生成更平滑、更自然的運動軌跡，同時降低搜索空間的維度。

該控制器展現(xiàn)出源自物理仿真的機會性行為。在輪胎扶正過程中，控制器自主發(fā)現(xiàn)了復(fù)雜的操作策略：機器人通過Spot Arm與前腿動作的協(xié)調(diào)，產(chǎn)生足夠的杠桿力以抬起沉重的輪胎。

為了適應(yīng)多樣的初始構(gòu)型，機器人可能使用手臂、前腿、身體，或這些部位的組合來靈活調(diào)整操作策略。

值得一提的是，系統(tǒng)并未預(yù)設(shè)任何固定的操作模式。這種多肢體、多接觸的行為，是在采樣過程中優(yōu)化自然涌現(xiàn)的結(jié)果，而非通過顯式編程設(shè)定接觸順序?qū)崿F(xiàn)的。

此外，控制器會根據(jù)實驗室空間中機器人與輪胎的當(dāng)前構(gòu)型動態(tài)調(diào)整策略。

在具體的強化學(xué)習(xí)策略方面，研究通過PPO算法在IsaacLab中訓(xùn)練得到的運動策略。

這一策略為高層控制提供了穩(wěn)健的低層控制抽象，能夠在多種操作場景中保持平衡，從而使高層控制問題更易處理。

在輪胎滾動任務(wù)中，研究利用強化學(xué)習(xí)來應(yīng)對難以精確建模的復(fù)雜摩擦與接觸動力學(xué)。

其采用非對稱演員-評論家（asymmetric actor-critic architecture）方法，在單塊GPU上經(jīng)過約24小時訓(xùn)練，得到高層技能策略。

該策略接收的觀測狀態(tài)包括機器人、輪胎與目標(biāo)之間的相對姿態(tài)，以及關(guān)節(jié)位置與速度。獎勵函數(shù)則根據(jù)物體幾何形狀及其與環(huán)境的空間關(guān)系，計算期望的軀干與末端執(zhí)行器位置，引導(dǎo)策略學(xué)習(xí)達到目標(biāo)姿態(tài)。

訓(xùn)練得到的輪胎滾動策略使機器人能夠動態(tài)調(diào)整其軀干與Spot Arm的位置，以穩(wěn)定控制滾動的輪胎，防止其傾倒，并將其引導(dǎo)至目標(biāo)位置。

最后，為解決從仿真到現(xiàn)實的差距，訓(xùn)練過程中引入了隨機化，包括對物體的質(zhì)量、摩擦系數(shù)與形狀等屬性進行隨機變化。

實測表現(xiàn)

正如我們開頭提到的，在輪胎扶正任務(wù)中，機器人最佳成績?yōu)?.7秒，平均每個輪胎用時5.9秒，幾乎達到人類在該任務(wù)中的操作速度。

這一表現(xiàn)遠超傳統(tǒng)的準(zhǔn)靜態(tài)假設(shè)。

在準(zhǔn)靜態(tài)假設(shè)下，機器人操作物體時速度很慢，加速度產(chǎn)生的慣性被忽略，關(guān)節(jié)驅(qū)動力矩主要依賴靜態(tài)平衡。

而在這篇研究中，機器狗能夠高效搬運重達15千克的輪胎——遠超其夾持器的峰值舉升能力（11 千克）和持續(xù)能力（5 千克）。

這說明機器人通過動態(tài)協(xié)調(diào)全身動作，將運動與操作緊密耦合，拓展了操作范圍，超越了傳統(tǒng)的拾取與放置方式。

此外，研究表明，將高層控制與低層控制分離能夠顯著簡化控制問題。

高層控制器無需在擁有數(shù)十個自由度的系統(tǒng)中推理關(guān)節(jié)力矩、接觸力以及穩(wěn)定性約束，而是僅在一個簡化的動作空間中工作，該空間由底盤速度和姿態(tài)參數(shù)構(gòu)成，其將執(zhí)行細節(jié)交由運動控制器處理，從而極大降低了復(fù)雜度。

分層控制架構(gòu)使得高層控制器能夠?qū)Ｗ⒂谌蝿?wù)完成，而無需顯式地推理平衡約束或地面接觸。

由此，學(xué)習(xí)得到的運動抽象層讓高層控制更簡單、計算更可行，控制器只需專注于“在哪里”和“如何操作物體”，無需處理復(fù)雜的低層動力學(xué)細節(jié)。