Learning Humanoid Standing-up Control across Diverse Postures

📄 arXiv: 2502.08378v2 📥 PDF

作者: Tao Huang, Junli Ren, Huayi Wang, Zirui Wang, Qingwei Ben, Muning Wen, Xiao Chen, Jianan Li, Jiangmiao Pang

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-02-12 (更新: 2025-04-19)

备注: Accepted to RSS 2025, Humanoid Standing-up Control, 12 pages

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出HoST框架，实现人型机器人从多样姿势中学习站立控制，并成功迁移至真实环境。

🎯 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: 人型机器人 站立控制 强化学习 Sim-to-Real 多评论家 课程学习 运动控制

📋 核心要点

  1. 现有站立控制方法难以兼顾硬件约束和真实场景的多样性，限制了人型机器人在复杂环境中的应用。
  2. HoST框架利用强化学习，通过多评论家架构和课程学习，使机器人能够从零开始学习适应不同姿势的站立控制。
  3. 实验表明，HoST框架在Unitree G1机器人上实现了平稳、稳定和鲁棒的站立运动，适用于多种环境。

📝 摘要（中文）

站立控制对人型机器人至关重要，可集成到现有的运动和操作系统中，例如跌倒恢复。现有方法要么局限于忽略硬件约束的仿真，要么依赖于预定义的特定地面运动轨迹，无法在真实场景中实现跨姿势的站立。为了弥合这一差距，我们提出了HoST（人型机器人站立控制），这是一个从零开始学习站立控制的强化学习框架，能够实现跨多种姿势的鲁棒的sim-to-real迁移。HoST通过利用多评论家架构和基于课程的学习，在多样化的模拟地形上有效地学习姿势自适应运动。为了确保成功地进行真实部署，我们通过平滑正则化约束运动，并通过隐式运动速度限制来分别减轻物理硬件上的振荡和剧烈运动。在基于仿真的训练之后，学习到的控制策略被直接部署在Unitree G1人型机器人上。我们的实验结果表明，该控制器在各种实验室和室外环境中实现了平稳、稳定和鲁棒的站立运动。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决人型机器人在真实环境中，从各种初始姿势可靠站立的问题。现有方法的痛点在于，要么依赖于预定义的运动轨迹，缺乏泛化能力；要么仅在仿真环境中有效，难以迁移到真实机器人上，因为忽略了硬件约束和真实环境的复杂性。

核心思路：论文的核心思路是利用强化学习，让机器人自主学习站立控制策略。通过在多样化的仿真环境中进行训练，使机器人能够适应不同的初始姿势和地形。同时，为了保证sim-to-real的成功迁移，论文还引入了平滑正则化和运动速度限制，以约束机器人的运动，使其更符合真实硬件的特性。

技术框架：HoST框架的整体流程如下：首先，在仿真环境中，使用强化学习算法训练站立控制策略。训练过程中，采用多评论家架构，以提高策略的鲁棒性。同时，使用课程学习，从简单的站立任务逐渐过渡到复杂的站立任务。训练完成后，将学习到的策略直接部署到真实机器人上。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了一个能够实现sim-to-real迁移的强化学习框架，解决了现有方法难以在真实机器人上应用的问题。2) 引入了多评论家架构和课程学习，提高了策略的鲁棒性和泛化能力。3) 通过平滑正则化和运动速度限制，约束机器人的运动，使其更符合真实硬件的特性。与现有方法相比，HoST框架能够使机器人在更广泛的初始姿势和环境中实现可靠的站立。

关键设计：论文中，多评论家架构用于评估策略在不同状态下的表现，从而提高策略的鲁棒性。课程学习则通过逐步增加训练难度，使机器人能够更好地适应复杂的站立任务。平滑正则化通过惩罚运动中的突变，使机器人的运动更加平滑。运动速度限制则通过限制机器人的关节速度，防止剧烈运动对硬件造成损害。具体的损失函数和网络结构等技术细节在论文中进行了详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，HoST框架在Unitree G1人型机器人上实现了平稳、稳定和鲁棒的站立运动。该控制器能够在各种实验室和室外环境中，从不同的初始姿势成功站立。论文提供了视频和代码，方便其他研究者复现和进一步研究。具体的性能数据和对比基线（未知）。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于人型机器人的运动控制领域，例如跌倒恢复、辅助行走、人机协作等。通过学习站立控制策略，机器人可以在复杂环境中更好地保持平衡和稳定，从而提高其在各种任务中的表现。未来，该技术有望应用于家庭服务、医疗康复、工业生产等领域，提升人型机器人的智能化水平和服务能力。

📄 摘要（原文）

Standing-up control is crucial for humanoid robots, with the potential for integration into current locomotion and loco-manipulation systems, such as fall recovery. Existing approaches are either limited to simulations that overlook hardware constraints or rely on predefined ground-specific motion trajectories, failing to enable standing up across postures in real-world scenes. To bridge this gap, we present HoST (Humanoid Standing-up Control), a reinforcement learning framework that learns standing-up control from scratch, enabling robust sim-to-real transfer across diverse postures. HoST effectively learns posture-adaptive motions by leveraging a multi-critic architecture and curriculum-based training on diverse simulated terrains. To ensure successful real-world deployment, we constrain the motion with smoothness regularization and implicit motion speed bound to alleviate oscillatory and violent motions on physical hardware, respectively. After simulation-based training, the learned control policies are directly deployed on the Unitree G1 humanoid robot. Our experimental results demonstrate that the controllers achieve smooth, stable, and robust standing-up motions across a wide range of laboratory and outdoor environments. Videos and code are available at https://taohuang13.github.io/humanoid-standingup.github.io/.