Humanoid Locomotion and Manipulation: Current Progress and Challenges in Control, Planning, and Learning
作者: Zhaoyuan Gu, Junheng Li, Wenlan Shen, Wenhao Yu, Zhaoming Xie, Stephen McCrory, Xianyi Cheng, Abdulaziz Shamsah, Robert Griffin, C. Karen Liu, Abderrahmane Kheddar, Xue Bin Peng, Yuke Zhu, Guanya Shi, Quan Nguyen, Gordon Cheng, Huijun Gao, Ye Zhao
分类: cs.RO
发布日期: 2025-01-03 (更新: 2025-04-19)
💡 一句话要点
人形机器人灵巧操作与运动控制：综述控制、规划与学习方法
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 人形机器人 运动控制 灵巧操作 强化学习 模仿学习 触觉传感 全身控制 运动规划
📋 核心要点
- 人形机器人需要在真实环境中实现统一的运动和操作，现有方法在鲁棒性和通用性方面存在挑战。
- 本研究综述了人形机器人运动和操作的控制、规划和学习方法，并探讨了模型和学习方法的优劣。
- 论文评估了基础模型与人形机器人结合的潜力，并强调了全身触觉反馈在处理富接触交互中的作用。
📝 摘要（中文）
人形机器人具备执行人类级别技能的巨大潜力，包括在真实世界环境中统一的运动和操作。在机器学习进步和现有基于模型方法优势的驱动下，这些能力发展迅速，但通常是分开进行的。本综述全面概述了人形机器人运动和操作（HLM）的最新技术，重点关注控制、规划和学习方法。首先回顾了过去三十年来一直是人形机器人技术支柱的基于模型的方法。讨论了接触规划、运动规划和全身控制，强调了模型保真度和计算效率之间的权衡。然后，重点转向检查新兴的基于学习的方法，重点是强化学习和模仿学习，这些方法增强了运动操作技能的鲁棒性和通用性。此外，评估了将基础模型与人形机器人结合以实现通用人形机器人代理的潜力。本综述还强调了触觉传感（特别是全身触觉反馈）作为处理富接触交互的关键方式的新兴作用。最后，从鲁棒性、计算效率、通用性和泛化能力等多个角度比较了基于模型和基于学习范例的优势和局限性，并提出了现有挑战的潜在解决方案。
🔬 方法详解
问题定义：人形机器人需要在复杂环境中实现运动和操作的统一，现有的方法通常是独立进行，缺乏鲁棒性和通用性。基于模型的方法虽然精度高，但计算成本高昂，难以适应动态环境。基于学习的方法虽然具有一定的适应性，但泛化能力有限，难以处理未知的任务和环境。因此，如何设计一种能够兼顾精度、鲁棒性和通用性的人形机器人控制方法是一个关键问题。
核心思路：本综述的核心思路是对人形机器人运动和操作的控制、规划和学习方法进行全面的梳理和分析，比较基于模型和基于学习的方法的优缺点，并探讨将两者结合的可能性。通过分析现有方法的局限性，为未来的研究方向提供指导。同时，强调了触觉传感在人形机器人交互中的重要作用，并探讨了如何利用触觉信息来提高机器人的鲁棒性和适应性。
技术框架：本综述的技术框架主要包括三个部分：基于模型的方法、基于学习的方法和触觉传感。基于模型的方法包括接触规划、运动规划和全身控制。基于学习的方法包括强化学习和模仿学习。触觉传感包括全身触觉反馈。综述首先回顾了基于模型的方法，然后重点介绍了基于学习的方法，最后讨论了触觉传感在人形机器人中的应用。
关键创新：本综述的关键创新在于对人形机器人运动和操作的控制、规划和学习方法进行了全面的梳理和分析，并比较了基于模型和基于学习的方法的优缺点。此外，综述还强调了触觉传感在人形机器人交互中的重要作用，并探讨了如何利用触觉信息来提高机器人的鲁棒性和适应性。
关键设计：本综述没有涉及具体的技术细节，而是对现有方法进行了综述和分析。未来的研究可以关注如何将基于模型和基于学习的方法相结合，例如利用基于模型的方法生成训练数据，然后利用强化学习方法进行优化。此外，还可以研究如何利用触觉信息来提高机器人的鲁棒性和适应性，例如利用触觉信息来检测和避免碰撞。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述全面回顾了人形机器人运动和操作领域的最新进展，对比了基于模型和基于学习的方法的优缺点，并指出了未来的研究方向。特别强调了触觉传感在人形机器人交互中的重要作用，为未来的研究提供了新的思路。该综述为研究人员提供了一个全面的了解该领域的窗口。
🎯 应用场景
该研究成果对人形机器人在复杂环境中的应用具有重要意义，例如灾难救援、医疗服务、智能制造等。通过提高人形机器人的运动和操作能力，可以使其在这些领域发挥更大的作用，从而提高工作效率和安全性。此外，该研究还可以促进人形机器人技术的进一步发展，为未来的机器人研究提供指导。
📄 摘要（原文）
Humanoid robots hold great potential to perform various human-level skills, involving unified locomotion and manipulation in real-world settings. Driven by advances in machine learning and the strength of existing model-based approaches, these capabilities have progressed rapidly, but often separately. This survey offers a comprehensive overview of the state-of-the-art in humanoid locomotion and manipulation (HLM), with a focus on control, planning, and learning methods. We first review the model-based methods that have been the backbone of humanoid robotics for the past three decades. We discuss contact planning, motion planning, and whole-body control, highlighting the trade-offs between model fidelity and computational efficiency. Then the focus is shifted to examine emerging learning-based methods, with an emphasis on reinforcement and imitation learning that enhance the robustness and versatility of loco-manipulation skills. Furthermore, we assess the potential of integrating foundation models with humanoid embodiments to enable the development of generalist humanoid agents. This survey also highlights the emerging role of tactile sensing, particularly whole-body tactile feedback, as a crucial modality for handling contact-rich interactions. Finally, we compare the strengths and limitations of model-based and learning-based paradigms from multiple perspectives, such as robustness, computational efficiency, versatility, and generalizability, and suggest potential solutions to existing challenges.