深度强化学习与模型预测控制相结合的四足机器人运动控制

在机器人领域,四足机器人因其优秀的机动性和适应性而备受关注。然而,实现稳定、高效的四足机器人运动控制仍然是一个具有挑战性的问题。近年来,深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)和模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)这两种方法在机器人控制领域都取得了显著进展。本文将介绍一种创新的控制框架,该框架巧妙地结合了DRL和MPC的优势,为四足机器人的运动控制提供了一种新的解决方案。

控制框架概述

该控制框架的核心思想是利用深度强化学习来动态预测MPC控制器的权重参数。具体来说,该框架由两个主要部分组成:

高层策略网络:使用深度强化学习训练得到,用于预测MPC控制器的权重参数。
低层模型预测控制器:基于预测的权重参数,生成具体的运动控制指令。

这种分层设计充分发挥了两种方法的优势:DRL的自适应学习能力和MPC的精确控制能力。通过动态调整MPC的权重,系统可以更好地适应不同的环境和任务需求。

MPC控制器实现

本项目中的MPC控制器参考了著名的Cheetah Software,但使用Python重新实现。这样做的好处是:

提高了代码的可读性和可维护性。
方便与其他Python库和工具集成。
便于快速原型开发和实验。

MPC控制器完全开放了传感器数据和电机命令之间的接口,这使得控制器可以轻松移植到任何主流的仿真器中。这种灵活性对于研究和开发来说非常重要,因为它允许研究人员在不同的仿真环境中测试和验证控制算法。

强化学习训练

强化学习训练是在NVIDIA的Isaac Gym中进行的。Isaac Gym是一个高性能的物理仿真环境,专为机器人学习而设计。它具有以下优势:

并行仿真:可以同时运行多个仿真环境,大大提高了训练效率。
GPU加速:利用GPU进行物理计算和神经网络训练,进一步提升性能。
精确的物理模型:提供了准确的四足机器人动力学模型。

在本项目中,使用了联通机器人(Unitree Robotics)的Aliengo模型进行训练。Aliengo是一款性能优秀的四足机器人,具有良好的动态性能和环境适应能力。

仿真到现实迁移

将仿真中训练的控制策略迁移到真实机器人上是机器人学习研究中的一个关键挑战。本项目成功地将训练得到的控制策略部署到了真实的Aliengo机器人上。这一成果证明了该方法的实用性和有效性。

然而,需要注意的是,本代码库中并不包含仿真到现实(sim2real)迁移的具体实现。这是因为sim2real过程通常涉及许多硬件相关的细节和调整,这些内容可能因不同的机器人平台而异。尽管如此,本项目为进一步的sim2real研究提供了坚实的基础。

项目结构

该项目的结构清晰明了,主要分为两个部分:MPC控制器和RL环境。

MPC控制器部分包括:

Quadruped: 四足机器人模型
RobotRunner: 机器人运行器
LegController: 腿部控制器
StateEstimator: 状态估计器
ControlFSM: 控制有限状态机
ConvexMPCLocomotion: 凸优化MPC运动控制
FootSwingTrajectory: 足部摆动轨迹
Gait: 步态生成
MPC Solver: C语言实现的MPC求解器

RL环境部分包括:

Gamepad Reader: 游戏手柄读取器
Simulation Utils: 仿真工具
Weight Policy: 权重策略
Train: 训练脚本
Vectorized Env: 向量化环境
Aliengo Env: Aliengo机器人环境

这种模块化的设计使得系统各个部分能够独立开发和测试,同时也便于研究人员理解和修改代码。

使用指南

项目提供了详细的安装和使用说明,主要步骤包括:

克隆代码库并初始化子模块
创建conda环境并安装依赖
编译MPC求解器的Python绑定

使用时,可以选择直接运行MPC控制器,或者训练新的策略,还可以加载预训练的检查点。项目支持多种四足机器人模型,包括Go1、A1和Aliengo。用户可以通过游戏手柄控制机器人,切换不同的步态和状态。

未来展望

虽然该项目已经取得了显著的成果,但仍有许多值得进一步探索的方向:

复杂地形适应:提高机器人在更加复杂和动态的环境中的运动能力。
多机器人协作:探索多个四足机器人之间的协同运动控制。
任务泛化:使控制策略能够适应更广泛的任务和环境。
能耗优化:在保证运动性能的同时,进一步降低机器人的能量消耗。
实时学习:研究如何在实际运行过程中持续优化控制策略。

结论

结合深度强化学习和模型预测控制的四足机器人运动控制框架展现了强大的潜力。通过动态预测MPC权重,该方法在适应性和控制精度之间取得了良好的平衡。项目的开源性质为研究人员提供了一个宝贵的平台,用于进一步探索和改进四足机器人的运动控制技术。随着这一领域的不断发展,我们有理由期待四足机器人在更多复杂和实际的应用场景中发挥重要作用。