Learned locomotion policies can rapidly adapt to diverse environments similar to those experienced during training but lack a mechanism for fast tuning when they fail in an out-of-distribution test environment. This necessitates a slow and iterative cycle of reward and environment redesign to achieve good performance on a new task. As an alternative, we propose learning a single policy that encodes a structured family of locomotion strategies that solve training tasks in different ways, resulting in Multiplicity of Behavior (MoB). Different strategies generalize differently and can be chosen in real-time for new tasks or environments, bypassing the need for time-consuming retraining. We release a fast, robust open-source MoB locomotion controller, Walk These Ways, that can execute diverse gaits with variable footswing, posture, and speed, unlocking diverse downstream tasks: crouching, hopping, high-speed running, stair traversal, bracing against shoves, rhythmic dance, and more. Video and code release: https://gmargo11.github.io/walk-these-ways/

随着腿部机器人和嵌入式计算都变得越来越有能力，研究人员已经开始专注于这些机器人的现场部署。在非结构化环境中的强大自治需要对机器人周围的世界感知，以避免危害。但是，由于处理机车动力学所需的复杂规划人员和控制器，因此在网上合并在线的同时在线保持敏捷运动对腿部机器人更具挑战性。该报告将比较三种最新的感知运动方法，并讨论可以使用视觉来实现腿部自主权的不同方式。

基于腿部机器人的基于深的加固学习（RL）控制器表现出令人印象深刻的鲁棒性，可在不同的环境中为多个机器人平台行走。为了在现实世界中启用RL策略为类人类机器人应用，至关重要的是，建立一个可以在2D和3D地形上实现任何方向行走的系统，并由用户命令控制。在本文中，我们通过学习遵循给定步骤序列的政策来解决这个问题。该政策在一组程序生成的步骤序列（也称为脚步计划）的帮助下进行培训。我们表明，仅将即将到来的2个步骤喂入政策就足以实现全向步行，安装到位，站立和攀登楼梯。我们的方法采用课程学习对地形的复杂性，并规避了参考运动或预训练的权重的需求。我们证明了我们提出的方法在Mujoco仿真环境中学习2个新机器人平台的RL策略-HRP5P和JVRC -1-。可以在线获得培训和评估的代码。

通过腿部机器人在具有挑战性的环境上进行本地导航的通用方法需要路径计划，路径跟随和运动，这通常需要机动控制策略，以准确跟踪指挥速度。但是，通过将导航问题分解为这些子任务，我们限制了机器人的功能，因为各个任务不考虑完整的解决方案空间。在这项工作中，我们建议通过深入强化学习来训练端到端政策来解决完整的问题。机器人不必在提供的时间内到达目标位置，而不是不断跟踪预算的路径。该任务的成功仅在情节结束时进行评估，这意味着该策略不需要尽快到达目标。可以免费选择其路径和运动步态。以这种方式培训政策可以打开更多可能的解决方案，这使机器人能够学习更多复杂的行为。我们比较我们的速度跟踪方法，并表明任务奖励的时间依赖性对于成功学习这些新行为至关重要。最后，我们证明了在真正的四足动物机器人上成功部署政策。机器人能够跨越具有挑战性的地形，这是以前无法实现的，同时使用更节能的步态并达到更高的成功率。

我们专注于开发Quadrupedal机器人节能控制器的问题。动物可以以不同的速度积极切换Gaits以降低其能量消耗。在本文中，我们设计了一个分层学习框架，其中独特的运动遗传仪和自然步态过渡自动出现，其能量最小化的简单奖励。我们使用进化策略来培训一个高级步态政策，指定每只脚的步态图案，而低级凸MPC控制器优化电机命令，以便机器人可以使用该步态图案以所需的速度行走。我们在四足机器人上测试我们的学习框架，并展示了自动步态过渡，从步行到小跑和飞行，因为机器人增加了速度。我们表明学习的等级控制器在广泛的运动速度范围内消耗的能量要少于基线控制器。

Legged robots pose one of the greatest challenges in robotics. Dynamic and agile maneuvers of animals cannot be imitated by existing methods that are crafted by humans. A compelling alternative is reinforcement learning, which requires minimal craftsmanship and promotes the natural evolution of a control policy. However, so far, reinforcement learning research for legged robots is mainly limited to simulation, and only few and comparably simple examples have been deployed on real systems. The primary reason is that training with real robots, particularly with dynamically balancing systems, is complicated and expensive. In the present work, we report a new method for training a neural network policy in simulation and transferring it to a state-of-the-art legged system, thereby we leverage fast, automated, and cost-effective data generation schemes. The approach is applied to the ANYmal robot, a sophisticated medium-dog-sized quadrupedal system. Using policies trained in simulation, the quadrupedal machine achieves locomotion skills that go beyond what had been achieved with prior methods: ANYmal is capable of precisely and energy-efficiently following high-level body velocity commands, running faster than ever before, and recovering from falling even in complex configurations.

为了使腿部机器人与人类和动物的运动能力相匹配，它们不仅必须产生强大的周期性步行和跑步，而且还必须在名义运动步态和更专业的瞬态操纵之间无缝切换。尽管最近在两足机器人的控制方面取得了进步，但几乎没有集中精力产生高度动态的行为。利用强化学习制定控制腿机器人的政策的最新工作表明，在产生强大的步行行为方面取得了成功。但是，这些学识渊博的政策难以在单个网络上表达多种不同行为。受腿部机器人的常规优化控制技术的启发，这项工作应用了一个经常性的策略来执行四步，90度转弯，使用从优化的单个刚体模型轨迹生成的参考数据进行了训练。我们提出了一个新型的培训框架，该培训框架使用结尾终端奖励从预先计算的轨迹数据中学习特定行为，并证明了双皮亚机器人Cassie上的硬件成功转移。

腿部运动的最新进展使四足动物在具有挑战性的地形上行走。但是，两足机器人本质上更加不稳定，因此很难为其设计步行控制器。在这项工作中，我们利用了对机车控制的快速适应的最新进展，并将其扩展到双皮亚机器人。与现有作品类似，我们从基本策略开始，该策略在将适应模块的输入中作为输入作为输入。该外部媒介包含有关环境的信息，并使步行控制器能够快速在线适应。但是，外部估计器可能是不完善的，这可能导致基本政策的性能不佳，这预计是一个完美的估计器。在本文中，我们提出了A-RMA（Adapting RMA），该A-RMA（适应RMA）还通过使用无模型RL对其进行了鉴定，从而适应了不完美的外部外部估计器的基本策略。我们证明，A-RMA在仿真中胜过许多基于RL的基线控制器和基于模型的控制器，并显示了单个A-RMA策略的零拍摄部署，以使双皮德机器人Cassie能够在各种各样的现实世界中的不同场景超出了培训期间所见。 https://ashish-kmr.github.io/a-rma/的视频和结果

Gaits和Transitions是腿部运动的关键组件。对于腿机器人，描述和再现Gaits以及过渡仍然存在长期挑战。强化学习已成为制定腿机器人控制器的强大工具。然而，学习多次Gaits和Transitions，与多任务学习问题有关。在这项工作中，我们提出了一种新颖的框架，用于培训一个简单的控制策略，以便将四足机器人培训到各种GA足够的机器人。使用四个独立阶段作为步态发生器和控制策略之间的界面，其表征了四英尺的运动。由阶段引导，四叉机器人能够根据生成的遗传率，例如步行，小跑，起搏和边界，并在那些Gaits之间进行过渡。可以使用更多的一般阶段来产生复杂的Gaits，例如混合节奏跳舞。通过控制策略，黑豹机器人是一种中型狗大小的四足机器人，可以在自然环境中平滑且鲁棒地在速度和鲁棒方面进行速度下进行所有学习的电机技能。

深度强化学习（Deep RL）已成为开发腿部机器人控制器的有效工具。但是，香草深RL通常需要大量的训练样本，并且对于实现强大的行为不可行。取而代之的是，研究人员通过合并人类专家的知识来调查一种新颖的政策架构，例如调节轨迹发生器（PMTG）的政策。该体系结构通过组合参数轨迹生成器（TG）和反馈策略网络来构建一个经常性的控制循环，以实现更强大的行为。为了利用人类专家的知识，但消除了耗时的互动教学，研究人员调查了一种新颖的架构，策略调节轨迹发生器（PMTG），该建筑通过结合参数轨迹生成器（TG）和反馈策略来构建经常性的控制循环网络使用直观的先验知识来实现​​更强大的行为。在这项工作中，我们建议通过使用接触感知的有限状态机器（FSM）代替TG来调整有限状态机（PM-FSM），从而为每条腿提供更灵活的控制。与TGS相比，FSM在每个腿部运动生成器上提供高级管理，并实现灵活的状态安排，这使得学习的行为不那么容易受到看不见的扰动或具有挑战性的地形。本发明为政策提供了明确的联系事件的概念，以协商意外的扰动。我们证明，在模拟机器人和真实的机器人上，所提出的架构可以在各种情况下（例如具有挑战性的地形或外部扰动）实现更强大的行为。补充视频可以在以下网址找到：https：//youtu.be/78cbomqtkjq。

In this paper, we present a framework for learning quadruped navigation by integrating central pattern generators (CPGs), i.e. systems of coupled oscillators, into the deep reinforcement learning (DRL) framework. Through both exteroceptive and proprioceptive sensing, the agent learns to modulate the intrinsic oscillator setpoints (amplitude and frequency) and coordinate rhythmic behavior among different oscillators to track velocity commands while avoiding collisions with the environment. We compare different neural network architectures (i.e. memory-free and memory-enabled) which learn implicit interoscillator couplings, as well as varying the strength of the explicit coupling weights in the oscillator dynamics equations. We train our policies in simulation and perform a sim-to-real transfer to the Unitree Go1 quadruped, where we observe robust navigation in a variety of scenarios. Our results show that both memory-enabled policy representations and explicit interoscillator couplings are beneficial for a successful sim-to-real transfer for navigation tasks. Video results can be found at https://youtu.be/O_LX1oLZOe0.

Some of the most challenging environments on our planet are accessible to quadrupedal animals but remain out of reach for autonomous machines. Legged locomotion can dramatically expand the operational domains of robotics. However, conventional controllers for legged locomotion are based on elaborate state machines that explicitly trigger the execution of motion primitives and reflexes. These designs have escalated in complexity while falling short of the generality and robustness of animal locomotion. Here we present a radically robust controller for legged locomotion in challenging natural environments. We present a novel solution to incorporating proprioceptive feedback in locomotion control and demonstrate remarkable zero-shot generalization from simulation to natural environments. The controller is trained by reinforcement learning in simulation. It is based on a neural network that acts on a stream of proprioceptive signals. The trained controller has taken two generations of quadrupedal ANYmal robots to a variety of natural environments that are beyond the reach of prior published work in legged locomotion. The controller retains its robustness under conditions that have never been encountered during training: deformable terrain such as mud and snow, dynamic footholds such as rubble, and overground impediments such as thick vegetation and gushing water. The presented work opens new frontiers for robotics and indicates that radical robustness in natural environments can be achieved by training in much simpler domains.

从意外的外部扰动中恢复的能力是双模型运动的基本机动技能。有效的答复包括不仅可以恢复平衡并保持稳定性的能力，而且在平衡恢复物质不可行时，也可以保证安全的方式。对于与双式运动有关的机器人，例如人形机器人和辅助机器人设备，可帮助人类行走，设计能够提供这种稳定性和安全性的控制器可以防止机器人损坏或防止伤害相关的医疗费用。这是一个具有挑战性的任务，因为它涉及用触点产生高维，非线性和致动系统的高动态运动。尽管使用基于模型和优化方法的前进方面，但诸如广泛领域知识的要求，诸如较大的计算时间和有限的动态变化的鲁棒性仍然会使这个打开问题。在本文中，为了解决这些问题，我们开发基于学习的算法，能够为两种不同的机器人合成推送恢复控制政策：人形机器人和有助于双模型运动的辅助机器人设备。我们的工作可以分为两个密切相关的指示：1）学习人形机器人的安全下降和预防策略，2）使用机器人辅助装置学习人类的预防策略。为实现这一目标，我们介绍了一套深度加强学习（DRL）算法，以学习使用这些机器人时提高安全性的控制策略。

环境的语义（例如地形类型和属性）揭示了腿部机器人调整其行为的重要信息。在这项工作中，我们提出了一个框架，该框架从对四足动物的知觉中学习语义感知的运动技能，以便使用感知信息的机器人可以以适当的速度和步态穿越复杂的越野地形。由于缺乏高保真性户外模拟，我们的框架需要直接在现实世界中进行培训，这带来了数据效率和安全性的独特挑战。为了确保样本效率，我们使用越野驾驶数据集预先培训感知模型。为了避免现实世界政策探索的风险，我们利用人类演示来训练速度政策，从相机图像中选择所需的前进速度。为了获得最大的遍历性，我们将速度策略与步态选择器配对，该步态选择器为每个前进速度选择了强大的运动步态。仅使用40分钟的人类演示数据，我们的框架就可以根据感知的地形语义来调整机器人的速度和步态，并使机器人能够以近距离的速度行驶超过6公里。

我们解决了动态环境中感知力的问题。在这个问题中，四足动物的机器人必须对环境混乱和移动的障碍物表现出强大而敏捷的步行行为。我们提出了一个名为Prelude的分层学习框架，该框架将感知力的问题分解为高级决策，以预测导航命令和低级步态生成以实现目标命令。在此框架中，我们通过在可进入手推车上收集的人类示范和使用加固学习（RL）的低级步态控制器（RL）上收集的人类示范中的模仿学习来训练高级导航控制器。因此，我们的方法可以从人类监督中获取复杂的导航行为，并从反复试验中发现多功能步态。我们证明了方法在模拟和硬件实验中的有效性。可以在https://ut-aut-autin-rpl.github.io/prelude上找到视频和代码。

Reinforcement Learning (RL) has seen many recent successes for quadruped robot control. The imitation of reference motions provides a simple and powerful prior for guiding solutions towards desired solutions without the need for meticulous reward design. While much work uses motion capture data or hand-crafted trajectories as the reference motion, relatively little work has explored the use of reference motions coming from model-based trajectory optimization. In this work, we investigate several design considerations that arise with such a framework, as demonstrated through four dynamic behaviours: trot, front hop, 180 backflip, and biped stepping. These are trained in simulation and transferred to a physical Solo 8 quadruped robot without further adaptation. In particular, we explore the space of feed-forward designs afforded by the trajectory optimizer to understand its impact on RL learning efficiency and sim-to-real transfer. These findings contribute to the long standing goal of producing robot controllers that combine the interpretability and precision of model-based optimization with the robustness that model-free RL-based controllers offer.

In this work, we show how to learn a visual walking policy that only uses a monocular RGB camera and proprioception. Since simulating RGB is hard, we necessarily have to learn vision in the real world. We start with a blind walking policy trained in simulation. This policy can traverse some terrains in the real world but often struggles since it lacks knowledge of the upcoming geometry. This can be resolved with the use of vision. We train a visual module in the real world to predict the upcoming terrain with our proposed algorithm Cross-Modal Supervision (CMS). CMS uses time-shifted proprioception to supervise vision and allows the policy to continually improve with more real-world experience. We evaluate our vision-based walking policy over a diverse set of terrains including stairs (up to 19cm high), slippery slopes (inclination of 35 degrees), curbs and tall steps (up to 20cm), and complex discrete terrains. We achieve this performance with less than 30 minutes of real-world data. Finally, we show that our policy can adapt to shifts in the visual field with a limited amount of real-world experience. Video results and code at https://antonilo.github.io/vision_locomotion/.

现在，最先进的强化学习能够在模拟中学习双皮亚机器人的多功能运动，平衡和推送能力。然而，现实差距大多被忽略了，模拟结果几乎不会转移到真实硬件上。在实践中，它是不成功的，因为物理学过度简化，硬件限制被忽略，或者不能保证规律性，并且可能会发生意外的危险运动。本文提出了一个强化学习框架，该框架能够学习以平稳的开箱即用向现实的转移，仅需要瞬时的本体感受观察，可以学习强大的站立式恢复。通过结合原始的终止条件和政策平滑度调节，我们使用没有记忆力或观察历史的政策实现了稳定的学习，SIM转移和安全性。然后使用奖励成型来提供有关如何保持平衡的见解。我们展示了其在下LIMB医学外骨骼Atalante中的现实表现。

机器人和与世界相互作用或互动的机器人和智能系统越来越多地被用来自动化各种任务。这些系统完成这些任务的能力取决于构成机器人物理及其传感器物体的机械和电气部件，例如，感知算法感知环境，并计划和控制算法以生产和控制算法来生产和控制算法有意义的行动。因此，通常有必要在设计具体系统时考虑这些组件之间的相互作用。本文探讨了以端到端方式对机器人系统进行任务驱动的合作的工作，同时使用推理或控制算法直接优化了系统的物理组件以进行任务性能。我们首先考虑直接优化基于信标的本地化系统以达到本地化准确性的问题。设计这样的系统涉及将信标放置在整个环境中，并通过传感器读数推断位置。在我们的工作中，我们开发了一种深度学习方法，以直接优化信标的放置和位置推断以达到本地化精度。然后，我们将注意力转移到了由任务驱动的机器人及其控制器优化的相关问题上。在我们的工作中，我们首先提出基于多任务增强学习的数据有效算法。我们的方法通过利用能够在物理设计的空间上概括设计条件的控制器，有效地直接优化了物理设计和控制参数，以直接优化任务性能。然后，我们对此进行跟进，以允许对离散形态参数（例如四肢的数字和配置）进行优化。最后，我们通过探索优化的软机器人的制造和部署来得出结论。