Robust Ladder Climbing with a Quadrupedal Robot

Autores: Dylan Vogel, Robert Baines, Joseph Church, Julian Lotzer, Karl Werner, Marco Hutter · IROS 2025

Licenças

Acesso aberto
Artigo: CC BY 4.0

Tudo o que segue se baseia no artigo completo sob a licença CC BY 4.0; sua figura é mostrada com crédito aos autores.

Em resumo

Efetuadores finais em forma de gancho e uma política de RL professor-aluno permitem que um ANYmal D suba zero-shot escadas de mão inclinadas 70°–90°, com 90 % de sucesso em hardware e velocidade média de 0,44 m/s.

Por que importa

Escadas de mão são comuns na infraestrutura industrial e as quedas delas são um grande risco ocupacional (o artigo cita cerca de 500.000 lesões relacionadas a escadas de mão por ano nos EUA), então um quadrúpede capaz de subi-las estende a inspeção a lugares que antes não alcançava. O trabalho também mostra que uma mudança modesta no formato do pé, treinada junto com a política, separa uma subida frágil de uma confiável sob ruído e perturbações.

Problema

Quadrúpedes são usados para inspeção industrial, mas não conseguem subir escadas de mão de forma confiável, o que os mantém fora de locais perigosos e deixa esse trabalho para pessoas. Seus pés esféricos ou planos não conseguem se ancorar nos degraus, a subida exige coordenação de corpo inteiro em inclinações acentuadas e as escadas de mão variam em comprimento, largura, espaçamento, formato dos degraus e inclinação. A subida de escadas de mão por robôs até então, principalmente por humanoides, tratava apenas de escadas verticais sem perturbações e era muito lenta (26 mm/h para um humanoide, até dois minutos por degrau para quadrúpedes).

Solução proposta

Os autores equipam um ANYmal D com quatro efetuadores finais em forma de gancho (núcleos de alumínio, cascas impressas em 3D, superfícies côncavas que se assentam em degraus redondos e saliências para empurrar e puxar) e treinam uma política de rastreamento de comandos de posição no LeggedGym. Uma política professor, treinada com Interior-point Policy Optimization, usa estado privilegiado e uma varredura de alturas; um aluno com um codificador recorrente de crenças é destilado para usar apenas propriocepção ruidosa, histórico da IMU e um estado e uma pose estimados da escada. O aluno gera alvos de posição articular a 50 Hz, rastreados por um controlador PD a 400 Hz, e é implantado zero-shot.

Principais ideias

O formato do pé importa sob incerteza: sem ruído, pés esféricos e pés de gancho superam 99 % de sucesso em simulação, mas com ruído e empurrões os ganchos chegam a 96 % contra 81 % dos pés esféricos.
Os ganchos permitem que o robô fique pendurado em tração com o centro de massa fora do triângulo de apoio, passando de empurrar um degrau para baixo a puxá-lo quando é perturbado.
O histórico bruto da IMU substituiu a velocidade da base dada pelo estimador de estado do ANYmal, que apresentava erros lineares de até 1 m/s durante a subida.
Abandonar tempos de comando amostrados em favor de uma recompensa densa de rastreamento e episódios de até 10 s melhorou o sucesso e produziu um comportamento emergente de nova tentativa após escorregões.
Uma única política cuida tanto da caminhada quanto da subida, e sua marcha emergente lembra a de uma pessoa subindo uma escada de mão: as patas traseiras dão o impulso para cima, enquanto as dianteiras estabilizam principalmente.

Principais resultados

Simulação em 50 configurações de escada com 3.072 agentes, ruído e empurrões aleatórios: 96 % de sucesso médio com ganchos contra 81 % com pés esféricos.
Hardware, zero-shot, em uma escada de mão de 1,8 m com cinco degraus cilíndricos: 4 de 4 subidas a 70°, 4 de 4 a 80° e 2 de 3 a 90°, relatado como 90 % no geral.
Velocidade média de subida de 0,44 m/s (0,51 comprimento de corpo/s, desvio padrão de 0,16 m/s) em dez configurações bem-sucedidas, 232× mais rápido que o quadrúpede anterior do estado da arte.
Concordância sim-to-real a 80°: RMSE de posição e orientação da base de 11 cm e 0,18 rad ao longo de toda a trajetória.
A subida continuou enquanto o robô era puxado por uma corda amarrada à frente ou à traseira do chassi ou ao pé dianteiro esquerdo.
O treinamento levou cerca de 4,5 dias em uma RTX 3090 (professor com 15.000 épocas, aluno com 5.000, 4.096 ambientes paralelos); os corpos de colisão dos ganchos deixaram o treinamento cerca de 30 % mais lento.

Limitações

A terceira tentativa a 90° falhou porque espaçadores não modelados na base do robô bateram no degrau superior; os autores interromperam os testes a 90° por causa dessa lacuna sim-to-real.
A pose e a inclinação da escada vêm de um sistema de captura de movimento e os demais parâmetros da escada são medidos à mão; substituir a captura de movimento por sensores como câmeras de profundidade fica para trabalhos futuros.
Só a subida é demonstrada; a descida é indicada como trabalho futuro.
O design do gancho foi escolhido de forma heurística e não está otimizado.
Em simulação, degraus de 3,5 cm de raio, maiores que a abertura de 2,75 cm do gancho, causaram uma queda constante no sucesso em inclinações mais acentuadas.

Impacto na área

O artigo foi finalista de um prêmio do IROS 2025 (sessão do programa WeAT1) e tem 25 citações. Nem o artigo nem o site do projeto informam a disponibilização do código ou dos arquivos de projeto do gancho.

Resumo

Robôs quadrúpedes estão se multiplicando em ambientes industriais, onde carregam conjuntos de sensores e servem como plataformas autônomas de inspeção. Apesar das vantagens dos robôs com pernas sobre seus equivalentes com rodas em terrenos acidentados e irregulares, eles ainda não conseguem transpor de forma confiável um elemento onipresente da infraestrutura industrial: as escadas de mão. A incapacidade de percorrer escadas de mão impede os quadrúpedes de inspecionar locais perigosos, coloca pessoas em risco e reduz a produtividade das instalações industriais. Neste artigo, aprendemos a subida de escadas de mão por quadrúpedes por meio de uma política de controle baseada em aprendizado por reforço e de um efetuador final complementar em forma de gancho. Avaliamos a robustez em simulação com diferentes inclinações de escada, geometrias de degraus e espaçamentos entre degraus. Em hardware, demonstramos transferência zero-shot com uma taxa de sucesso geral de 90 % em ângulos de escada de 70° a 90°, desempenho de subida consistente durante perturbações não modeladas e velocidades de subida 232× mais rápidas que o estado da arte. Este trabalho amplia o escopo das aplicações de robôs quadrúpedes industriais para além da inspeção em terrenos nominais, chegando a elementos de infraestrutura desafiadores do ambiente, e destaca as sinergias entre a morfologia do robô e a política de controle na execução de habilidades complexas. Mais informações no site do projeto: https://sites.google.com/leggedrobotics.com/climbingladders.

Open Source Robotics