Adaptive Control Strategy for Quadruped Robots in Actuator Degradation Scenarios

四足机器人具有强大的适应极端环境的能力，但也可能出现故障。一旦出现故障，机器人必须在返回任务之前进行修复，降低了它们的实际可行性。其中一个普遍存在的问题是致动器退化，这源于设备老化或意外操作事件等因素。传统上，解决这个问题主要依赖于复杂的容错设计，需要开发人员具有深入的领域专业知识，而且缺乏通用性。基于学习的方法提供了有效的缓解这些限制的途径，但在实际应用于四足机器人上的有效部署方面存在研究空白。本文介绍了一种基于强化学习的开创性师生框架，名为致动器退化适应变压器（ADAPT），旨在解决这一研究空白。该框架产生了统一的控制策略，使机器人能够在关节致动器突然故障的情况下维持其运动和执行任务，仅依赖于其内部传感器。在Unitree A1平台上的实证评估验证了Adapt在实际四足机器人上的可部署性和有效性，并证实了我们方法的鲁棒性和实用性。

解决问题：论文试图解决四足机器人的执行器老化问题，提出了一种基于强化学习的师生框架ADAPT来应对这个问题。

关键思路：ADAPT框架采用强化学习的方法，通过师生网络的训练，使机器人能够在执行器老化的情况下，利用内部传感器维持其运动和执行任务。

其他亮点：论文在Unitree A1平台上进行了实验验证，证明了ADAPT框架在实际四足机器人上的可行性和有效性。此外，ADAPT框架的推出填补了当前机器人老化问题解决方案的研究空白。

相关研究：最近的相关研究包括：1）基于模型预测控制的机器人老化问题解决方案；2）基于深度学习的机器人故障检测和诊断方法。