RHINO: Learning Real-Time Humanoid-Human-Object Interaction from Human Demonstrations

📄 arXiv: 2502.13134v1 📥 PDF

作者: Jingxiao Chen, Xinyao Li, Jiahang Cao, Zhengbang Zhu, Wentao Dong, Minghuan Liu, Ying Wen, Yong Yu, Liqing Zhang, Weinan Zhang

分类: cs.RO, cs.HC, cs.LG

发布日期: 2025-02-18

备注: Project website: https://humanoid-interaction.github.io/

💡 一句话要点

RHINO：学习人机物交互，实现人型机器人实时响应

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction)

关键词: 人机交互 人形机器人 实时响应 分层学习 意图推断

📋 核心要点

  1. 现有方法通常孤立地处理多阶段交互任务，忽略了实时反馈，导致人型机器人难以快速理解人类指令并做出实时反应。
  2. RHINO框架通过分层学习，将交互过程分解为高层意图推断和低层反应式控制，使机器人能够实时响应人类的语言、图像和动作。
  3. 实验表明，RHINO框架在真实人型机器人上表现出有效性、灵活性和安全性，验证了其在各种人机物交互场景中的应用潜力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种通用的人形机器人-人-物体交互框架RHINO，旨在赋予人形机器人实时响应能力，以完成各种任务，允许人类随时中断机器人，并使机器人立即响应人类。RHINO统一考虑了反应式运动、基于指令的操作和安全问题，并利用包括语言、图像和运动在内的多种人类信号模态。RHINO是一个分层学习框架，使人形机器人能够从人-人-物体演示和遥操作数据中学习反应技能。它将交互过程解耦为两个层次：1) 高层规划器，从实时人类行为中推断人类意图；2) 低层控制器，基于预测的意图实现反应式运动行为和物体操作技能。在真实的人形机器人上评估了该框架，并证明了其在各种场景中的有效性、灵活性和安全性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的人形机器人研究主要集中在运动和操作等基本能力上，缺乏在复杂人机交互场景中实时理解人类意图并做出反应的能力。现有的多阶段交互方法通常将每个任务孤立地处理，忽略了实时反馈的重要性，导致机器人难以适应动态变化的人类行为。因此，如何赋予人形机器人实时响应能力，使其能够根据人类的指令和行为进行交互，是一个重要的挑战。

核心思路：RHINO框架的核心思路是将人机物交互过程分解为两个层次：高层意图推断和低层反应式控制。高层规划器负责从人类的语言、图像和运动等多种模态的信号中实时推断人类的意图。低层控制器则根据高层规划器预测的意图，实现反应式运动行为和物体操作技能。这种分层结构使得机器人能够更好地理解人类的意图，并做出相应的反应。

技术框架：RHINO框架包含两个主要模块：高层规划器和低层控制器。高层规划器接收来自人类的多种模态的输入信号，例如语言、图像和运动。它使用深度学习模型来学习人类行为与意图之间的映射关系，并实时预测人类的意图。低层控制器接收来自高层规划器的意图预测，并使用强化学习或模仿学习等方法来学习反应式运动行为和物体操作技能。低层控制器还考虑了安全约束，以确保机器人在交互过程中的安全性。

关键创新：RHINO框架的关键创新在于其分层结构和对多种模态人类信号的统一处理。通过将交互过程分解为高层意图推断和低层反应式控制，RHINO框架能够更好地理解人类的意图，并做出相应的反应。同时，RHINO框架能够处理来自人类的多种模态的信号，例如语言、图像和运动，从而更全面地理解人类的行为。

关键设计：高层规划器可以使用Transformer等模型来处理语言输入，使用卷积神经网络来处理图像输入，并使用循环神经网络来处理运动输入。低层控制器可以使用深度强化学习算法，例如PPO或DDPG，来学习反应式运动行为和物体操作技能。损失函数可以包括模仿学习损失、强化学习奖励和安全约束损失。安全约束可以通过惩罚机器人的不安全行为来实现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该论文在真实的人形机器人上进行了实验，验证了RHINO框架的有效性、灵活性和安全性。实验结果表明，RHINO框架能够使机器人实时响应人类的指令和行为，并成功完成各种人机物交互任务。例如，机器人可以根据人类的语言指令递送物品，或者根据人类的动作调整自身的姿态。此外，实验还表明，RHINO框架能够保证机器人在交互过程中的安全性，避免碰撞和跌倒等危险情况。

🎯 应用场景

RHINO框架具有广泛的应用前景，例如在家庭服务、医疗护理、工业制造等领域。在家庭服务中，机器人可以根据家庭成员的指令和行为提供帮助，例如递送物品、清洁房间等。在医疗护理中，机器人可以协助医护人员进行康复训练、药物管理等。在工业制造中，机器人可以与工人协同完成装配、搬运等任务。RHINO框架的实时响应能力和安全性使其成为这些应用场景中的理想选择。

📄 摘要（原文）

Humanoid robots have shown success in locomotion and manipulation. Despite these basic abilities, humanoids are still required to quickly understand human instructions and react based on human interaction signals to become valuable assistants in human daily life. Unfortunately, most existing works only focus on multi-stage interactions, treating each task separately, and neglecting real-time feedback. In this work, we aim to empower humanoid robots with real-time reaction abilities to achieve various tasks, allowing human to interrupt robots at any time, and making robots respond to humans immediately. To support such abilities, we propose a general humanoid-human-object interaction framework, named RHINO, i.e., Real-time Humanoid-human Interaction and Object manipulation. RHINO provides a unified view of reactive motion, instruction-based manipulation, and safety concerns, over multiple human signal modalities, such as languages, images, and motions. RHINO is a hierarchical learning framework, enabling humanoids to learn reaction skills from human-human-object demonstrations and teleoperation data. In particular, it decouples the interaction process into two levels: 1) a high-level planner inferring human intentions from real-time human behaviors; and 2) a low-level controller achieving reactive motion behaviors and object manipulation skills based on the predicted intentions. We evaluate the proposed framework on a real humanoid robot and demonstrate its effectiveness, flexibility, and safety in various scenarios.