Robot---能打羽毛球的機器人

1 前言

? ? ? ? Robot系列主要介紹一些比較有意思的機器人，前面的博客文章中也給讀者朋友們展示了一些：

? ? ? ? 《人形機器人---越來越像人了》

? ? ? ? 《自動駕駛---兩輪自行車的自主導航》

? ? ? ? 《自動駕駛---會打架的“球形機器人”》

? ? ? ? 《Robot---SPLITTER行星探測機器人》

? ? ? ? 《Robot---奇思妙想輪足機器人》

? ? ? ? 目前強一些的研究團隊都在研究如何讓機器人（不管是雙足還是四足）完成人類的某些動作，這也是機器人技術進步的一種體現。

????????本篇博客介紹的是 ETH 蘇黎世聯邦理工大學的研究團隊在機器人頂刊Science Robotics上發布的成果，探索如何讓擁有腿部和手臂的機器人（即腿足機械臂）學習并執行像羽毛球這樣高度動態、需要全身協調的復雜技能。

2 羽毛球Robot

????????機器人由四足底盤（蘇黎世聯邦理工的老演員了）、機械臂和立體相機組成。立體相機為前置雙目立體相機，圖像采樣頻率為 30Hz，用于感知羽毛球的位置和運動狀態等信息，系統通過攝像感知、軌跡預測與整身控制策略實現對羽毛球的精準攔截與揮拍操作。

????????當前這種直接基于強化學習的端到端方法，不僅可應用于四足機器人，還應用于無人機，無人車等做種機器人載體。感興趣的讀者朋友可以看看，很多知名高校（蘇黎世聯邦理工大學，香港科技大學，浙大等）開源的論文和代碼都有不少，但目前仍然停留在學術Demo階段，還沒有到量產階段。

2.1 架構

? ? ? ? 相機安裝：該腿式移動操作機器人由四足底盤和動態機械臂組成，額外安裝了一個帶全局快門的立體相機。

????????機器人控制系統接收在相機坐標系中計算出的羽毛球位置，預測攔截位置，并將其與機器人本體感知數據一起輸入強化學習（RL）策略。該策略通過生成關節指令控制機器人的全部 18 個驅動單元。

? ? ? ? 總體的思路比較簡單，預測羽毛球運動軌跡，通過強化學習方法計算最佳擊球位置，難點在于協同控制。

????????研究方法與設計：

基于強化學習的整身控制策略：核心是利用 PPO（Proximal Policy Optimization）算法，訓練一個聯合控制機器人 18 個關節的策略網絡。策略結構采用非對稱 Actor-Critic 架構，Critic 能訪問 “特權信息”，如球的真實位置、速度和未來軌跡等，以獲得更穩定的訓練反饋；Actor 僅基于機器人部署時可獲得的感知信息，如本體狀態、預測擊球點進行動作輸出，提升訓練效率并保持策略的可部署性。
貼近真實的感知誤差模型：由于羽毛球速度快，微小感知誤差會導致擊球失敗，因此在訓練中引入基于實測數據回歸的感知誤差模型。該模型考慮觀測角度、距離、球速對測量誤差的影響，并在仿真中為每次觀測引入高斯噪聲擾動，增強了策略對現實感知條件的魯棒性，還使機器人發展出主動視覺行為，如通過軀干姿態調整保持球在視野中央，擊球前微調站位以減少預測誤差。
具備目標引導與物理約束的訓練機制：獎勵函數除擊中球的核心獎勵外，還設計多個輔助項，用于鼓勵策略提前接近預測擊球點、控制步態穩定性、控制揮拍速度與角度以匹配球速、在連續擊球任務中維持身體狀態穩定等。此外，提出多目標擺動訓練范式，每個訓練回合中機器人需連續完成多次擊球，模擬真實對戰中的回合場景，讓機器人學習擊球后的姿態收斂和過渡動作的快速調度。

2.2 詳細框架

????????論文的核心貢獻在于提出了一種端到端的強化學習（Reinforcement Learning, RL）框架，用于學習腿足機械臂的全身協調羽毛球技能。

強化學習范式
- 模型無關（Model-Free）RL：?避免了對機器人復雜動力學模型的精確建模，而是通過與環境的交互來學習最優策略。
- 策略梯度方法：?通常會使用如PPO (Proximal Policy Optimization) 或 SAC (Soft Actor-Critic) 等算法，這些算法在處理連續控制任務和高維狀態/動作空間方面表現出色。
狀態空間（Observation Space）
為了讓機器人“理解”當前情況，其觀測空間通常包括：
- 機器人自身狀態：?各關節的角度、角速度、基座（body）的姿態（俯仰、滾轉、偏航）、線速度和角速度。
- 羽毛球狀態：?羽毛球相對于機器人基座的位置、速度，甚至可能是其歷史軌跡，以便預測未來位置。
- 目標信息：?例如，擊球目標點（如果任務要求將球擊到特定區域）。
動作空間（Action Space）
機器人直接控制的輸出：
- 關節目標位置/力矩：?策略輸出的是機器人所有關節（包括腿部和手臂）的目標位置或力矩，由低層控制器執行。這確保了全身的協同控制。
獎勵函數（Reward Function）
獎勵函數是RL成功的關鍵，它引導機器人學習期望的行為：
- 擊球成功獎勵：?當機器人成功擊中羽毛球時給予高獎勵。
- 擊球質量獎勵：?鼓勵球擊過網，并落在對方場地內。可能還會細化為擊球速度、角度等。
- 平衡與穩定性獎勵/懲罰：?避免機器人跌倒，鼓勵其在運動中保持基座的穩定和姿態的平穩。
- 運動平滑性/能耗獎勵：?懲罰劇烈的關節抖動或過大的關節力矩，鼓勵更自然、高效的運動。
- 任務完成獎勵：?例如，每成功擊打一次球就給予獎勵。
訓練策略與Sim2Real
- 大規模仿真訓練：?在高保真物理仿真器（如Isaac Gym, MuJoCo等）中進行數百萬甚至數十億步的訓練。這是因為在真實機器人上進行如此大規模的試錯是不可行且危險的。
- 域隨機化（Domain Randomization）：?為了彌合仿真與現實之間的差距（Sim2Real Gap），在仿真訓練過程中，會隨機化各種環境參數和機器人參數，例如：
  - 摩擦系數、空氣阻力。
  - 機器人質量、慣量、關節剛度、阻尼。
  - 傳感器噪聲、執行器延遲。
  - 羽毛球的初始速度和旋轉。
    這使得學習到的策略對真實世界中的不確定性更加魯棒。
- 課程學習（Curriculum Learning）：?可能從簡單的任務開始（例如，靜止擊球，然后逐步增加球速和復雜性），幫助策略循序漸進地學習。
- 統一的全身控制策略：?整個機器人（腿部和手臂）由一個單一的神經網絡策略控制，確保了內在的協調性。

2.3 難點與挑戰

（1）難點

? ? ? ? 研究四足機器人打羽毛球是一個很有意思的課題，那么針對這兩件事情，分別有什么難點？

腿足機械臂：?腿足機器人提供卓越的移動性和越障能力，而機械臂則賦予它們操作和交互的能力。將兩者結合，可以創造出能在復雜地形中移動并執行精細任務的機器人。然而，控制這種高自由度（High-DOF）的系統，尤其是在執行全身協調的動態任務時，是一個巨大的挑戰。
羽毛球作為測試平臺：?羽毛球運動是一個極佳的測試平臺，因為它包含了機器人控制的諸多難點：
- 高動態性：?羽毛球飛行速度快，軌跡多變，要求機器人快速感知和響應。
- 全身協調：?機器人需要通過腿部移動來定位自身，同時用手臂揮拍擊球，且在擊球過程中保持平衡和穩定。
- 實時決策：?需要在毫秒級時間內預測球的軌跡并規劃擊球動作。
- 精確的接觸動力學：?擊球瞬間的力道和角度控制至關重要。
- 平衡與魯棒性：?在劇烈揮拍和移動中保持不摔倒。

（2）核心挑戰

高維度控制空間：?腿足機械臂通常擁有數十個自由度，傳統控制方法難以有效優化。
動態環境下的魯棒性：?機器人需要適應羽毛球來球的各種速度、角度和旋轉。
全身運動的耦合：?腿部運動會影響手臂的基座，手臂揮拍的慣性力會影響腿部的平衡，兩者必須協同工作。
Sim2Real Gap：?在仿真環境中訓練的策略如何有效地遷移到真實的物理機器人上，是一個普遍存在的問題。

2.4 實驗結果

????????論文通常會通過以下方式驗證其方法的有效性：

仿真環境測試：
- 展示機器人在仿真中成功擊打各種來球，包括高速球、不同角度的球等。
- 量化擊球成功率、擊球精度、機器人穩定性等指標。
真實機器人部署：
- 將訓練好的策略部署到真實的腿足機械臂硬件平臺（例如，Unitree H1, ANYmal + Franka Emika Panda等組合）。
- 通過實際視頻和數據展示機器人在真實世界中成功擊打羽毛球，驗證Sim2Real的有效性。
性能對比：
- 可能與傳統的基于模型或非全身協調的控制方法進行對比，突出強化學習和全身協調的優勢。
- 展示機器人能夠應對復雜、動態的擊球場景，這是傳統方法難以實現的。