Words into Action: Learning Diverse Humanoid Robot Behaviors using Language Guided Iterative Motion Refinement
作者: K. Niranjan Kumar, Irfan Essa, Sehoon Ha
分类: cs.RO
发布日期: 2023-10-10
💡 一句话要点
提出语言引导的迭代运动优化方法以简化人形机器人控制设计
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 人形机器人 自然语言处理 运动生成 控制策略 迭代优化 大型语言模型 运动模仿
📋 核心要点
- 人形机器人控制器的开发面临控制、规划和感知等多重挑战，现有方法往往复杂且难以实现。
- 本文提出通过自然语言命令训练和微调机器人控制策略，结合大型语言模型和运动模仿技术，简化控制器设计。
- 实验结果表明，该方法在模拟Digit人形机器人上能够快速学习多样化运动，学习速度比传统方法快3倍。
📝 摘要（中文）
人形机器人因其形态相似性而适合人类环境，但开发其控制器面临多重挑战，如控制、规划和感知等问题。本文提出了一种简化控制器设计的方法，使用户能够通过自然语言命令训练和微调机器人控制策略。我们首先学习一个神经网络策略，根据自然语言命令生成行为，如“向前走”，结合了大型语言模型、运动重定向和运动模仿。基于合成的运动，我们通过更新文本提示和查询大型语言模型，迭代微调以找到与历史运动最接近的最佳检查点。我们在模拟的Digit人形机器人上验证了该方法，展示了学习多样化运动的能力，如行走、跳跃和踢球，而无需复杂的奖励工程。此外，我们的迭代优化使学习速度比从头开始的简单方法快3倍。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决人形机器人控制器设计的复杂性，现有方法通常需要复杂的奖励工程和手动调试，难以实现灵活的行为生成。
核心思路：通过自然语言命令引导机器人行为生成，结合大型语言模型和运动模仿技术，实现控制策略的自动化训练和微调，降低用户的技术门槛。
技术框架：整体架构包括三个主要模块：首先，使用大型语言模型解析自然语言命令；其次，生成初步运动轨迹；最后，通过迭代微调优化运动轨迹，确保生成的行为与用户意图一致。
关键创新：最重要的创新在于将自然语言处理与运动生成相结合，利用语言模型的强大能力来引导机器人行为的学习，显著提高了学习效率和灵活性。
关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来衡量生成运动与目标运动之间的相似度，同时在迭代过程中动态更新文本提示，以优化生成结果。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提出的方法在学习多样化运动方面表现优异，能够在模拟环境中实现行走、跳跃和踢球等行为，学习速度比传统从头开始的方法快3倍，显著提高了效率。
🎯 应用场景
该研究具有广泛的应用潜力，特别是在服务机器人、教育机器人和娱乐机器人等领域。通过简化控制器设计，用户可以更容易地实现复杂的机器人行为，推动人形机器人在日常生活中的应用和普及。
📄 摘要（原文）
Humanoid robots are well suited for human habitats due to their morphological similarity, but developing controllers for them is a challenging task that involves multiple sub-problems, such as control, planning and perception. In this paper, we introduce a method to simplify controller design by enabling users to train and fine-tune robot control policies using natural language commands. We first learn a neural network policy that generates behaviors given a natural language command, such as "walk forward", by combining Large Language Models (LLMs), motion retargeting, and motion imitation. Based on the synthesized motion, we iteratively fine-tune by updating the text prompt and querying LLMs to find the best checkpoint associated with the closest motion in history. We validate our approach using a simulated Digit humanoid robot and demonstrate learning of diverse motions, such as walking, hopping, and kicking, without the burden of complex reward engineering. In addition, we show that our iterative refinement enables us to learn 3x times faster than a naive formulation that learns from scratch.