Embrace Collisions: Humanoid Shadowing for Deployable Contact-Agnostics Motions
作者: Ziwen Zhuang, Hang Zhao
分类: cs.RO, eess.SY
发布日期: 2025-02-03
💡 一句话要点
提出基于碰撞的人形机器人跟随框架，实现全身接触的稳健运动控制
🎯 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)
关键词: 人形机器人 全身控制 强化学习 物理模拟 运动规划
📋 核心要点
- 现有方法难以处理人形机器人全身与环境接触的复杂运动控制问题，尤其是在接触序列不可预测的情况下。
- 该论文提出了一种通用的人形机器人运动框架，通过离散运动指令驱动机器人，并利用GPU加速的物理模拟进行策略训练。
- 实验结果表明，该方法能够在真实世界中实时地遵循高级运动指令，即使存在随机接触和大幅度的基座旋转。
📝 摘要（中文）
现有的人形机器人研究通常将机器人视为双足移动操作平台，仅考虑足部和手部与环境的接触。然而，人类会利用身体的各个部位与环境互动，例如坐、起身或翻滚。使用足部和手部以外的身体部位进行接触，给基于模型预测控制和强化学习的方法带来了重大挑战。不可预测的接触序列使得模型预测控制几乎无法实时规划。零样本模拟到真实强化学习方法在人形机器人上的成功，很大程度上依赖于GPU加速的刚体物理模拟器和碰撞检测的简化。缺乏人形机器人躯干的极端运动，使得终止条件、运动指令和奖励设计等所有其他组件的设计变得非常困难。为了解决这些潜在的挑战，我们提出了一个通用的人形机器人运动框架，该框架接收离散的运动指令，并实时控制机器人的电机动作。利用GPU加速的刚体模拟器，我们训练了一个人形机器人全身控制策略，该策略可以在真实世界中实时地遵循高级运动指令，即使存在随机接触和极大的机器人基座旋转以及不太可行的运动指令。
🔬 方法详解
问题定义：现有的人形机器人控制方法主要关注足部和手部的接触，忽略了身体其他部位与环境的交互，这限制了机器人的运动能力和适应性。模型预测控制难以处理不可预测的接触序列，而强化学习方法则依赖于简化的物理模拟和碰撞检测，难以泛化到真实世界。
核心思路：该论文的核心思路是训练一个能够处理全身接触的通用人形机器人控制策略。通过离散的运动指令驱动机器人，并利用GPU加速的物理模拟进行策略训练，从而实现对复杂运动的实时控制。
技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 离散运动指令生成模块，用于生成高级别的运动目标；2) 全身控制策略模块，基于强化学习训练，用于将运动指令转化为具体的电机动作；3) GPU加速的刚体物理模拟器，用于加速策略训练和评估。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个能够处理全身接触的通用人形机器人控制框架。与现有方法相比，该框架能够更好地利用机器人的全身运动能力，从而实现更复杂、更自然的运动。
关键设计：该论文的关键设计包括：1) 使用离散运动指令作为控制输入，简化了控制问题的复杂性；2) 利用GPU加速的物理模拟器，加速了策略训练过程；3) 设计了合适的奖励函数，鼓励机器人完成运动目标并保持平衡。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文通过实验验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，该方法能够在真实世界中实时地遵循高级运动指令，即使存在随机接触和大幅度的基座旋转。此外，该方法还能够处理一些现有方法难以处理的复杂运动，例如从地面起身和在椅子上坐下。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于人形机器人在复杂环境中的运动控制，例如在狭窄空间内的操作、在不平坦地形上的行走、以及与人类进行更自然的交互。该技术还可以用于开发更具适应性和鲁棒性的人形机器人，使其能够在各种实际场景中执行任务。
📄 摘要（原文）
Previous humanoid robot research works treat the robot as a bipedal mobile manipulation platform, where only the feet and hands contact the environment. However, we humans use all body parts to interact with the world, e.g., we sit in chairs, get up from the ground, or roll on the floor. Contacting the environment using body parts other than feet and hands brings significant challenges in both model-predictive control and reinforcement learning-based methods. An unpredictable contact sequence makes it almost impossible for model-predictive control to plan ahead in real time. The success of the zero-shot sim-to-real reinforcement learning method for humanoids heavily depends on the acceleration of GPU-based rigid-body physical simulator and simplification of the collision detection. Lacking extreme torso movement of the humanoid research makes all other components non-trivial to design, such as termination conditions, motion commands and reward designs. To address these potential challenges, we propose a general humanoid motion framework that takes discrete motion commands and controls the robot's motor action in real time. Using a GPU-accelerated rigid-body simulator, we train a humanoid whole-body control policy that follows the high-level motion command in the real world in real time, even with stochastic contacts and extremely large robot base rotation and not-so-feasible motion command. More details at https://project-instinct.github.io