基於持續學習和庫普曼動力學提升的腿式機器人線性控制

核心概念

本文提出了一種基於持續學習和庫普曼動力學提升的腿式機器人線性控制方法，透過迭代地擴展數據集和潛在空間維度，以實現對高維度腿式機器人進行精確線性化控制的目標。

摘要

研究目標：

本研究旨在解決腿式機器人控制中由於高維度和非線性動力學所帶來的挑戰，特別是人形機器人和四足機器人。

方法：

• 本文提出了一種持續學習演算法，用於迭代地優化高維度腿式機器人的庫普曼動力學。
• 該演算法的核心思想是逐步擴展數據集和潛在空間維度，使學習到的庫普曼動力學能夠收斂到真實系統動力學的精確近似值。
• 研究團隊採用基於模型預測控制（MPC）的線性控制器來驗證所學庫普曼動力學的有效性。

主要發現：

• 理論分析表明，該方法的線性逼近誤差單調收斂。
• 實驗結果顯示，該方法在 Unitree G1/H1/A1/Go2 和 ANYmal D 等機器人上，於各種地形條件下，使用簡單的線性 MPC 控制器，均能實現高效的控制性能。

主要結論：

• 本研究首次成功地將線性化庫普曼動力學應用於高維度腿式機器人的運動控制，為可擴展的基於模型的控制解決方案提供了新的思路。

意義：

• 本研究為腿式機器人控制領域帶來了顯著進展，特別是在處理高維度和非線性動力學方面。
• 所提出的方法具有高度可擴展性和通用性，適用於各種腿式機器人和地形條件。

局限性和未來研究方向：

• 未來研究方向包括將該演算法應用於更複雜的任務，例如涉及動態運動和環境交互的任務。
• 此外，還可以進一步探索將該方法與其他控制技術相結合，以提高機器人的整體性能和魯棒性。

統計資料

本文使用了五種不同的腿式機器人進行實驗，包括 ANYmal-D、Unitree-A1、Unitree-Go2、Unitree-H1 和 Unitree-G1。
實驗在兩種不同的地形條件下進行，包括平坦地形和崎嶇地形。
研究團隊採用了多種指標來評估演算法的性能，包括 k 步預測誤差、姿態誤差和基於物理的指標（例如平均存活模擬時間步長）。

引述

“This work is the first to successfully apply linearized Koopman dynamics for locomotion control of high-dimensional legged robots, enabling a scalable model-based control solution.”

從以下內容提煉的關鍵洞見

Continual Learning and Lifting of Koopman Dynamics for Linear Control of Legged Robots

by Feihan Li, A... 於 arxiv.org 11-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.14321.pdf